Logo Logo
  • Ana Sayfa
  • Hakkında
  • Kategoriler
    • Genel
    • İstatistik
    • Makine Öğrenme
    • Model Geliştirme
    • Sağlık
    • Teknoloji
  • Tüm Yazılarım
  • İletişim

İletişim

  • Email buluttevfik@gmail.com

Site Haritası

  • Ana Sayfa
  • Hakkında
  • İletişim

Sosyal Medya Adresleri

Kategori :Model Geliştirme

  • ANA SAYFA
  • KATEGORİ
Eylül 11 2022
YAZIYI OKU
  • Genel
  • Model Geliştirme

Bulut Endeksi (BE)’nin R’da Fonksiyonu ve Grafiği

Intro Within the scope of the study, BI method, which was developed as a multi-criteria decision-making (MCDM) method, is shown to be used in R by writing the function in R. Also, it is aimed to reinforce the method by showing the use of the function on the practical example. Giriş Bulut Endeksi (BE) hakemli […]

Devamını Oku
Nisan 17 2022
YAZIYI OKU
  • İstatistik
  • Model Geliştirme

R’da Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi Olarak APLOCO’nun Fonksiyonu ve Grafiği

Giriş Çalışma kapsamında çok kriterli karar verme yöntemi olarak geliştirilmiş olan APLOCO (Logaritmik Konsept Yaklaşımı) metodunun R‘da fonksiyonu yazılarak R’da kullanımı gösterilmiştir. APLOCO fonksiyonu Hacettepe Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Doktora programından Doç. Dr. Burkay Genç hocamla birlikte oluşturulmuştur. Oluşturulmuş fonksiyon Python programlama dilini de rahatlıkla uyarlanabilir. APLOCO metodunun makalesi için https://arxiv.org/abs/1802.04095 linkine tıklayınız. R programlama dili […]

Devamını Oku
Nisan 4 2022
YAZIYI OKU
  • İstatistik
  • Model Geliştirme

R’da Normalize Edilmiş Maksimum Değerler [NMD] Metodu

Çalışma kapsamında çok kriterli karar verme yöntemlerinde kullanılmak üzere ağırlıklandırma yöntemi olarak geliştirilen Normalize Edilmiş Maksimum Değerler (NMD) yönteminin R’da uygulanmasını sağlamak amacıyla NMD fonksiyonu oluşturulmuştur. Fonksiyon ile kriterlerin ağırlık düzeyleri belirlenebilmektedir. Kriterlere ilişkin ağırlıklar, değerlerine göre büyükten küçüğe grafikler üzerinde gösterilmiştir. NMD yöntemiyle ilgili olarak daha detaylı bilgi için aşağıdaki linke tıklayınız. Normalize Edilmiş […]

Devamını Oku
Mart 21 2022
  • Model Geliştirme

Logaritmik Konsept Yaklaşımı [APLOCO]

Intro Within the scope of the study, it is to introduce the application steps of Approach of Logarithmic Concept , which was developed as a multi-criteria decision-making (MCDM) method. Giriş Kararlarımız bizi ve geleceğimizi şekillendirir. Alınan kararlar mikro düzeyde kişi tarafından olabileceği gibi, makro ölçekte kurum, kuruluş ve hatta ülke ya da ülkeler tarafından da […]

Devamını Oku
Mart 20 2022
YAZIYI OKU
  • Model Geliştirme

Microsoft Excel’de Bulut Endeksi [BE] Simülasyonu

Intro Within the scope of the study, it is to introduce the application steps of Bulut Index (BI), which was developed as a multi-criteria decision-making (MCDM) method. Giriş Bulut Endeksi (BE)‘nin ilk uygulamaları her ne kadar finansal performans analizi alanında olsa da diğer çok kriterli karar verme (ÇKKV) problemlerinin çözümünde ve performans analizlerinde de kullanılabilmektedir. […]

Devamını Oku
Mart 14 2022
YAZIYI OKU
  • Model Geliştirme

Normalize Edilmiş Maksimum Değerler [NMD] Metodunun Teorik Çerçevesi

Intro Within the scope of the study, an easy-to-apply weighting method has been developed to be used in the solution of multi-criteria decision making (MCDM) problems. The study was first published on my personal website www.tevfikbulut.com in 2017. With the study, that part of Normalized Maximum Values method, which was published in 2017 but lacking […]

Devamını Oku
Eylül 19 2021
YAZIYI OKU
  • Model Geliştirme

Bulut Performans Endeksi [BE] Simülasyonu

Bulut Performance Index [BI] Simulation Giriş Bulut Endeksi (BE)‘nin ilk uygulamaları her ne kadar finansal performans analizi alanında olsa da diğer çok kriterli karar verme (ÇKKV) problemlerinin çözümünde ve performans analizlerinde de kullanılabilmektedir. Bu endeksle maximum ve minimum prensibine dayalı olarak çalışan diğer Çoklu Karar Verme Yöntemlerinin eksikliklerinin giderilmesi de amaçlanmıştır. Nihai olarak, geliştirilen endekse […]

Devamını Oku
Eylül 20 2020
YAZIYI OKU
  • Model Geliştirme

APLOCO Metodunun Kompleks Ağlarda Düğüm Ağırlıklarının Belirlenmesinde Kullanımı Üzerine Bir Vaka Çalışması

Prof. Dr. Oğuz Fındık ve Emrah Özkaynak tarafından yapılan ve 19 Eylül 2020 tarihinde yayınlanan bir çalışmada kompleks ağ analizlerinde düğüm ağırlıklarının belirlenmesinde geliştirdiğim çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan APLOCO uygulanmıştır. Çalışmanın adı, linki ve alıntı şekliyle birlikte aşağıda verilmiştir. Çalışmanın adı: Link prediction based on node weighting in complex networks Çalışmanın linki […]

Devamını Oku
Haziran 17 2020
  • Model Geliştirme

Prediction of Size of the COVID-19 Pandemic Using Wavelength Models: Cases of Turkey and World [Dalgaboyu Modelleri Kullanarak COVID-19 Pandemisinin Büyüklüğünün Tahmini: Türkiye ve Dünya Vakaları]

Başta Koronavirüs (COVID-19) olmak üzere diğer salgınların büyüklüğünü ortaya koymak için dalga boylarını ölçmeye yönelik geliştirdiğim sayısal modeller ön incelemeden geçerek Yale üniversitesi destekli medRxiv (Medical Archive)’de 11.4.2020 tarihinde yayınlanmıştı. Geliştirilen modellerin makalesine aşağıdaki linki tıklayarak ulaşabilirsiniz. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.07.20056432v1.article-info Makalenin adı: Bulut T. New Epidemiological Model Suggestions Revealing Size of Epidemics Based on the COVID-19 Pandemic Example: Wavelength […]

Devamını Oku
Mayıs 26 2020
  • Model Geliştirme
  • Sağlık

Türkiye’deki COVID-19 Pandemisinin Büyüklüğü: Size of the Covid-19 Pandemics in Turkey

Dünyayı derinden etkileyen koronavirüs pandemisinin mevcut durumdaki büyüklüğünü ortaya koymaya yönelik geliştirdiğim epidemiyolojik dalga boyu modelleri Yale Üniversitesi destekli Uluslararası Tıp Arşivinde ön baskı olarak yayınlanmıştır. Bu modeller kullanılarak Türkiye’deki koronavirüs salgınının büyüklüğü dalga boyu uzunluğu olarak hesaplanmıştır. Analizde kullanılan vaka sayılarına ilişkin veri seti Sağlık Bakanlığı resmi web sitesinden edinilmiştir. Elde edilen bulgular Şekil […]

Devamını Oku
  • 1
  • 2
  • 3

Son Yazılar

  • Kanada Sağlık Sisteminde Bekleme Süreleri
  • Araştırma Metodolojisi Notları-II
  • Araştırma Metodolojisi Notları-I
  • Microsoft Excel’de Bulut Endeks-Beta [BE-β] Simülasyonu
  • R’da Statik ve Dinamik Haritalama Vaka Çalışmaları: Türkiye Örneği

Son Yorumlar

  1. Küresel İnovasyon Endeksi 2021 Yılı Raporu ve Türkiye - winally.com - Küresel İnovasyon Endeksi’nde Türkiye Ne Durumda?
  2. R’da Birliktelik Kuralları | canözkan - Apriori Algoritması Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Apriori Algorithm
  3. Tevfik BULUT - Python’da Şans Oyunları Perspektifinden Olasılık : Probability from Perspective of the Chance Games in Python
  4. Ahmet Aksoy - Python’da Şans Oyunları Perspektifinden Olasılık : Probability from Perspective of the Chance Games in Python
  5. Tevfik BULUT - Z Tablosuna Göre Güven Aralığının Hesaplanmasına Yönelik Bir Simülasyon Çalışması: A Simulation Study for Calculating Confidence Interval by Z Table

Arşivler

  • Ocak 2023
  • Ekim 2022
  • Eylül 2022
  • Nisan 2022
  • Mart 2022
  • Ekim 2021
  • Eylül 2021
  • Ağustos 2021
  • Temmuz 2021
  • Haziran 2021
  • Mayıs 2021
  • Nisan 2021
  • Şubat 2021
  • Ocak 2021
  • Aralık 2020
  • Kasım 2020
  • Ekim 2020
  • Eylül 2020
  • Ağustos 2020
  • Temmuz 2020
  • Haziran 2020
  • Mayıs 2020
  • Nisan 2020
  • Mart 2020
  • Şubat 2020
  • Ocak 2020
  • Aralık 2019
  • Kasım 2019
  • Ekim 2019
  • Eylül 2019
  • Ağustos 2019
  • Mayıs 2019
  • Şubat 2019
  • Aralık 2018
  • Eylül 2018
  • Ağustos 2018
  • Temmuz 2018
  • Mayıs 2018
  • Nisan 2018
  • Ekim 2017
  • Temmuz 2017
  • Haziran 2017
  • Mayıs 2017
  • Ocak 2017

Kategoriler

  • Genel
  • İstatistik
  • Makine Öğrenme
  • Model Geliştirme
  • Sağlık
  • Teknoloji

Kategoriler

  • Genel
  • İstatistik
  • Makine Öğrenme
  • Model Geliştirme
  • Sağlık
  • Teknoloji

Etiketler

Accuracy Basit Tesadüfi Örnekleme Bernoulli Olasılık Dağılımı Confusion Matrix Coronavirus Doğruluk Doğruluk Oranı Dünya Sağlık Örgütü EDA Epidemi Epidemiyology Epidemiyoloji Exploratory Data Analysis Exploratory Data Analysis (EDA) F1 Forecast Keşifsel Veri Analizi Kitle Olasılık Fonksiyonu Koronavirüs Koronavirüs Salgını Olasılık Olasılıklı Örneklem OSB Pandemi Point Estimation Point Forecast Prevalance Prevalans Probability Sampling R Recall Salgın Sağlık Bakanlığı Simple Random Sampling Tahmin TBATS TURKEY TÜRKİYE Veri Madenciliği WHO World Health Organization Yapay Zeka ÇKKV Örneklem Örneklem Büyüklüğü
Logo

Burada, gazete ve dergilerde yayınlanan çalışmalarımın tamamı çalışmakta olduğum kurumdan bağımsız olarak özel hayatımda yaptığım çalışmalardır. Dolayısıyla, burada yer alan çalışmalardan emeğe saygı adına kaynak gösterilmesi suretiyle azami ölçüde herkes yararlanabilir.

Site Haritası

  • Ana Sayfa
  • Hakkında
  • Blog
  • İletişim

Linkler

  • winally.com

Bana Ulaşın

Bu sayfa, bazı temel bilgilerin ve bir iletişim formunun yer aldığı bir iletişim sayfasıdır. Suç teşkil edecek, yasadışı, tehditkar, rahatsız edici, hakaret ve küfür içeren, aşağılayıcı, küçük düşürücü, kaba, müstehcen, ahlaka aykırı, kişilik haklarına zarar verici ya da benzeri niteliklerde içeriklerden doğan her türlü mali, hukuki, cezai, idari sorumluluk içeriği gönderen Kişilere aittir.

  • Email: buluttevfik@gmail.com

© Copyright 2022 Tevfik Bulut