İhalelerde Uygun Teklif Bedelinin Grafikler ve Regresyon Analizi Yardımı ile Belirlenmesi.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
  5.4 PROJE TRAFİĞİ Kırsal yolların tasarımı ile ilgili geometrik standartların seçimine esas olan trafik için genelde 20 sene sonraki trafik değeri alınır.
Advertisements

ZAMAN SERİLERİ -1 ÖNGÖRÜ :
İLİŞKİLERİ İNCELEMEYE YÖNELİK ANALİZ TEKNİKLERİ
Finansal (Mali) Tablolar Analizi
Kalibrasyon.
EĞİM EĞİM-1 :Bir dik üçgende dikey (dik) uzunluğun yatay uzunluğa oranına (bölümüne) eğim denir. Eğim “m” harfi ile gösterilir. [AB] doğrusu X ekseninin.
R2 Belirleme Katsayısı.
Kİ-KARE TESTİ Uygulama amacına ve durumuna göre Ki-Kare Testi üç başlık altında incelenir; Ki-Kare Uygunluk Testi Ki-Kare Bağımsızlık Testi Ki-Kare Homojenlik.
MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA
Asansör Simülatörünün Ürettiği Sonuçlar Üzerinde Yapılan K-means++ Kümeleme Çalışması ile Trafik Türünün Tahmini M. Fatih ADAK Bilgisayar Mühendisliği.
EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER. Eşanlı denklem sisteminde, Y den X e ve X den Y ye karşılıklı iki yönlü etki vardır. Y ile X arasındaki karşılıklı ilişki nedeniyle.
Bölüm 8: EĞRİ UYDURMA Fizikte laboratuarda yapılan deneysel ölçümlerin ne kadar hata payı içerdiğini, veya belli teorik modellere ne kadar uyduğunu bilmek.
Bellek Tabanlı Sınıflandırma
TBF Genel Matematik I DERS – 2 : Fonksiyonlar
MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA
DOĞRUSAL PROGRAMLAMA.
İlişkisel Veri Analizi
DENKLEM.
TBF - Genel Matematik I DERS – 8 : Grafik Çizimi
Hesaplanan Parametrelerin Hassasiyeti ve Güvenirlik Bölgesi
T Dağılımı.
OLASILIK ve OLASILIK DAĞILIMLARI
Temel İstatistik Terimler
Frekans Dağılımı ve Grafikleme
DOĞRU GRAFİKLERİ EĞİM.
VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU
Geçmiş bize gelecek hakkında ne söyler? Bir akımın devamlılığını hangi değişkenler kısıtlar yada destekler?
BAZI ÖNEMLİ ÖZDEŞLİKLER
Yıldız Teknik Üniversitesi Makina Müh. Bölümü
B. KARLILIK ANALİZİ Yönetim uygulamalarında kar planlaması ve karlılık analizi alanında kullanılan önemli araçlardan biri; literatürde “başabaş analizi,
PORTFÖY OPTİMİZASYONU
Kİ-KARE TESTİ Uygulama amacına ve durumuna göre Ki-Kare Testi üç başlık altında incelenir; Ki-Kare Uygunluk Testi Ki-Kare Bağımsızlık Testi Ki-Kare Homojenlik.
Yıldız Teknik Üniversitesi Makina Müh. Bölümü
Örnekleme Yöntemleri Şener BÜYÜKÖZTÜRK, Ebru KILIÇ ÇAKMAK,
ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI
Yıldız Teknik Üniversitesi Makina Müh. Bölümü
Bu slayt, tarafından hazırlanmıştır.
DOĞRUSAL OLMAYAN REGRESYON MODELLERİ…
Fatih TAŞ Matematik Öğretmeni HİSTOGRAM.
Ölçme Sonuçlarının Değerlendirilmesi
EXCEL.
Tüketim Gelir
Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akkol
TBF Genel Matematik I DERS – 11: Belirsiz İntegral
…ÇOKLU REGRESYON MODELİ…
9. SINIF MATEMATİK DERSİ ÖĞRENME ALANI:CEBİR BÖLÜM :SAYILAR
Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler
Olasılık Dağılımları ve Kuramsal Dağılışlar
Simpleks Yöntemi İle Doğrusal Modellerin Çözümü
Analitik olmayan ortalamalar
Bölüm 03 Sayısal Tanımlama Teknikleri
Sayısal Analiz 7. Hafta SAÜ YYurtaY.
Denklemeler içerdiği değişkenin sayısına ve kuvvetine göre sınıflandırılır. Aşağıdaki örneklere bakarsak; 2x+4=15I. Dereceden I Bilinmeyenli Denklem x.
Regresyon Analizi İki değişken arasında önemli bir ilişki bulunduğunda, değişkenlerden birisi belirli bir birim değiştiğinde, diğerinin nasıl bir değişim.
TAGUCHİ DENEY TASARIMLARI ıı.
Bölüm 7 Coklu regresyon.
Analitik olmayan ortalamalar Bu gruptaki ortalamalar serinin bütün değerlerini dikkate almayıp, sadece belli birkaç değerini, özellikle ortadaki değerleri.
OLASILIK ve İSTATİSTİK
Lineer Regresyon. Amaç: Bu konu sonunda Tıp Fakültesi 1. sınıf öğrencilerinin çeşitli bağımsız değişkenleri kullanarak bir nümerik değişkenin değerini.
VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU
UYGULAMALAR_2 YAĞIŞ.
ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ
Bir sektörün doğrusal üretim fonksiyonu
Numerik Veri Tek Grup Prof. Dr. Hamit ACEMOĞLU.
Ünite 10: Regresyon Analizi
TEORİK DAĞILIMLAR.
Bölüm 12. İşletmecilik İşletme, ürün piyasalarındaki ekonomik birim olup, üretim faaliyeti için üretim faktörleri bir araya getirilir. İşletmelerde örgütsel.
BİRİM FİYATLAR VE ANALİZİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
B. KARLILIK ANALİZİ Kar = Gelirler – Giderler > 0
Sunum transkripti:

İhalelerde Uygun Teklif Bedelinin Grafikler ve Regresyon Analizi Yardımı ile Belirlenmesi

Tablo ve grafiklerin kullanımı Tek bir rakibin sözkonusu olduğu bir ihalede A ve B gibi iki firmanın daha önce katıldıkları aynı tip inşaatlara ait otuz farklı ihaledeki teklif bedellerini irdeleyelim. A firmasının maliyeti yukarıda ifade edilen veriler doğrultusunda B firmasının da maliyeti olacaktır. Dolayısı ile maliyetleri aynı olan farklı işler için verilen tekliflerin karşılaştırılması ile firmaların kar marjı yaklaşımları hakkında karşılaştırmaya ve ilerideki yeni bir ihalede esas almaya uygun veriler elde etmek mümkün olabilecektir. Tablo 5.15.‘te maliyet ve teklif bedellerinin yanı sıra verilen tekliflerin maliyetlere oranları, kar marjları ve iki firmanın teklif bedellerinin oranları gösterilmiştir.

Çeşitli oranlar için sıklık tablosu elde edildiğinde A firması her fiyat oranının olasılığını, her fiyatın sıklığını yada meydana gelişini hesaplanan meydana geliş toplamına bölerek elde edebilir. Örneğin 0,1 oranının olasılığı 3 / 30 = 0,10 ‘dur. Diğer olasılıklar ise Tablo ‘de verilmiştir. İstenirse daha rahat karşılştırmak için bu tabloyu histogram şeklinde ifade etmek de mümkündür.

Şimdi ise beş farklı rakiple, daha önce girilmiş on ayrı ihaleden elde edilen verileri kullanarak (toplam altı firma için) maliyet, teklif bedelleri ve kar marjlarını gösteren değerleri ve hesaplamaları inceleyelim

Bu verilerle düşey eksende maliyet tahminlerini, yatay eksende verilen teklif bedellerini gösteren grafikler çizilirse her firmanın maliyet-teklif bedelini ifade eden doğrular ve denklemleri elde edilebilir

Şekil 5.14.

Şekil 5.15.

Bu verilerin tamamını kullanarak teklif bedeli – maliyet tahmini grafiklerini Şekil ‘deki gibi süperpoze edersek;

Şekil Teklif bedeli – maliyet tahmini süperpozizyonu

Regresyon Analizi Diğer rakiplerin etkilerinin tek tek irdelenmesinin ve tanınmayan rakiplerin kar marjı yaklaşımlarının netleştirilmesinin güç olduğu durumlarda; daha önce girilmiş ihalelerdeki maliyet, teklif fiyatı ve ihaleyi alan bedellerden yararlanılarak uygun teklif bedeli belirlenmesi yapılabilir.

Bunun için her ihale için hesaplanan firma maliyet değerleri ile aynı ihaleyi alan bedeller arasında doğrusal regresyon analizi yapılabilir. Belli miktarda maliyet – ihale alan bedel ikilisi için oluşturulacak lineer bir ilişki ve elde edilebilecek bir doğru denklemi yardımı ile, yeni bir ihale için hesaplanan maliyete karşılık gelecek ihaleyi alabilecek değer belirli hata oranları içinde tahmin edilebilir.

Bu yöntem, gözlenen değerler ile tahmin edilen değerler arasındaki farkın karelerinin toplamını en küçük yapmayı amaçlar. En Küçük Kareler Yöntemi ile değişkenler arasındaki ilişkiyi belirler. Değişkenler arasındaki ilişki, matematiksel bir formüle dönüştürülerek formüldeki değişkenlerin yerine konulmasıyla uygun teklif bedeli belirlenir.

Hesaplanmış olan maliyetlere x, ihaleleri kazanan bedellere de y denilerek x, y, x2, y2 ve xy değerleri için hesaplamalar yapılır ve en alt satırlarda toplamlar alınır.