stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Regresyon analizi
Doğrusal regresyon > İki Değişkenli regresyon katsayı kestirimleri

Anakütleden bir rastgele örneklem elde edilirse, bu  \beta _{i} anakütle parametreleri için örneklem tahminleri  {\widehat {\beta }}_{i} bulunur ve şu örneklem doğrusal regresyon denklemi elde edilir:
Burada  e_{i} terimi örneklemden elde edilen artık olur; ve
olur.
Bu örneklem regresyon denkleminin kestirimini elde etmenin yöntemi adi en küçük kareler (Ordinary least squares) olarak adlandırılır. Bu yönteme göre parametre kestirimleri artıkların kare toplamının minimum (en küçük) değerini bulmakla elde edilir. Artıklar minimum toplamı AKT şudur:
Bu fonksiyonun minimum değerini bulmak her parametre ile birinci kısımsal türevi alınarak sıfıra eşitlenir. Böylece her kısimsal türeve göre bir denklem elde edilir. Örneğin iki parametreli doğrusal regresyon için iki değişkenli iki denklem elde edilir. Bu simultane denklem sitemine normal denklemler adı verilir ve bu simultane denklemler sistemi birlikte çözülüp her anakütle parametresi için bir kestrim değeri bulunur.
İki parametreli basit doğrusal regresyon için iki anakütle parametre kestirimleri olan  {\widehat {\beta }}_{0},{\widehat {\beta }}_{1} şu normal denklemlerin birlikte çözülmesi ile elde edilir:
Burada bütün toplamlar i=1 den i=n kadardır ve örneklem toplamları, toplam kareleri ve toplam karşı çarpımı ile elde edilirler.
Bu iki değiskenli iki doğrusal denklem için çeşitli çözüm yolları vardır. Burada Cramer'in kuralı kullanılıp şu ifade elde edilir:
burada
Böylece iki parametreli doğrusal regresyon icin en küçük kareler parametre tahminleri için formüller şöyledir:
ve
Burada  {\bar {x}}  x gözlem değerlerinin ortalaması ve  {\bar {y}} ise  y gözlem değerlerinin ortalamasıdır.
Doğrusal regresyon > Çok değişkenli regresyon katsayı kestirimleri

Çok değişkenli regresyon için regresyon katsayısı kestrimi de iki değişkenli regresyon hâli gibi en küçük kareler yöntemi ile yapılır. Bu demektir ki kestirmde ortaya çıkacak artıkların karelerinin toplamı minimize edilecektir. Artıklar ri olur ve minimize edilecek objektif fonksiyon soyle ifade edilir:
Her bir artık, gözlemi yapılan bir değer ile kestirim modelini kullanarak elde edilen bir kestirim değeri arasındaki farktır:
En küçük kareler yöntemine göre S, toplam artıklar karesi, minimize edilecektir. Belirli koşullar gecerli ise, elde edilecek parametre kestrimleri (Gauss-Markov teoremine göre) en küçük varyans gösteren kestirim ve hatta maksimum değişirlilik özelliği gösteren dogrusal kestirim olabilirler.
Anakütle regresyon katsayılarının kestirim regresyon katsayıları için bir ^ (şapka) notasyonu kullanılanılır: yani  {\hat {\beta }}_{i}. Genellikle çok değişkenli regresyon için normal denklemler şöyle ifade edilir
Matris notasyonu kullanılırsa, normal denklemler şöyle yazılabilir:
Eğer  X^{T}X matrisi singuler değilse
Bu doğru uydurma tahminleridir.
Doğrusal regresyon > Hatalar varyansı ve toplam kareler

Anakütle hatalarının normal dağılım gösterdiğine dair bir diğer varsayımı da kullanarak incelemeci önce hatalar varyansı ve toplam kareler değerlerini bulur ve bunları kullanarak tahmin edilen denklem ve parametreler üzerinde çıkarımsal istatistik sonuçlara varabilir.
Anakütle hata teriminin sabit bir varyansı bulunduğu varsayımına göre, hatalar varyansı kestirimi şöyle bulunur:
Bu ifadeye regresyon için kare kök ortalama hata karesi adı verilir. Parametre kestirimleri için standart hata şöyle bulunur:
Örneklem veri serisinin değişebilirliği değişik toplam kareler suretiyle ifade edilebilirler.
Tüm toplam kareler (örneklem varyansına orantılı olur):
Regresyon toplam kareler: Bazen açıklanan toplam kareler diye anılır.
Toplam hatalar karesi: Artıklar toplam karesi olarak da isimlendirilir.
Bir regresyon modeli için parametreler, en küçük kareler yöntemi kullanılarak, tahmin edildikten sonra regresyon kontrol etme yöntemleri (yani çıkarımsal kontrol) uygulamak gerekir. Bunlar bulunan tahmin edilmiş genel doğrusal denklemin örnekleme uyum iyiliği sınaması ve kestirimci regresyon katsayılarının tektek istatistiksel anlamlılığını sınamak veya güvenlik aralığı sağlamak olarak özetlenir.
Doğrusal regresyon > Kestirim denklemin genel uyum iyiliğinin çıkarımsal kontrolü

Tahmin edilen doğrusal regresyon denkleminin genel olarak örnekleme uygun olup olmadığı için uygulanan çıkarımsal istatistik işlemleri iki türde olabilir:
belirleme katsayısı yani R-kare değerinin bulunması;
regresyon denklemine F-sınaması uygulaması.
Bu iki çıkarımsal kontrol aynı konunun çıkarımsal kontrolü için kullanılır: tahmin regresyon denkleminin tümünün uygun olup olmadığı. Bu nedenle iki yöntemden tek birini kullanmak yeterlidir. Buna rağmen birçok pratik analizde her iki çıkarımsal analiz de kullanılmaktadır; çünkü ikisinde hesaplanması için nerede ise aynı yöntem kullanılır ve eger istatistik veya ekonometrik kompüter paketi kullanılırsa her iki yöntem için gerekli sonuçlar birlikte verilir.
Doğrusal regresyon > Kestirim denklemin genel uyum iyiliğinin çıkarımsal kontrolü > Belirleme katsayısı yani R-kare  (R2) değeri

Belirleme katsayısı yani (R2) ) R-kare) için en genel tanımlama förmülü sudur: R^{2}\equiv 1-{SS_{\rm {err}} \over SS_{\rm {tot}}}.
yani (1-toplam hatalar karesi) ile (tüm toplam kareler) oranı;
veya (1-Artıklar toplam karesi) ile (tüm toplam kareler) oranı.
Çıkarımsal analizde R-kare değeri bulunur ve bulunan değer doğru hesaplanmışsa 0 ile 1 arasında olmalıdır. Yapılan bu analiz ceşitli hallerde açıklanabilir:
Eğer sadece iki değiskenli (Y ve X0) regresyon analizi yapılıyorsa, geometrik olarak X-Y düzeyinde doğrusal regresyon tahmini bu düzeyde olan noktalara en-küçük-kareler prensibine göre en iyi uyan bir doğru uydurmaktır. Eğer bütün noktalar bu tahmin edilen doğru üzerinde ise tahmin edilen doğru uyumu bu veri noktaları için hiç hatasızdır ve veri noktaları doğrudan hiç ayrılık göstermez. Hat varyasyonu bu halde sıfır olur. Bu veri noktaları tahmin edilen doğrudan uzaklaştıkça hatalar varyasyonu çoğalmaktadır.
Üç değişkenli (Y ve X1 ve X2 değişkenli) çoklu regresyonda ise tahmin edilen bir üç boyutlu düzeydir. Eger bu düzey veri noktalarına tam olarak uyarsa bütün veri noktaları tahmin edilen düzey üstüne düşerler. Veri noktaları tahmin edilen düzey etrafında dağılmaya başlarlarsa, hatalar varyasyonu artmaya başlar.
Üç değişkenden daha çoklu değişkenli regresyon analizi ise grafik olarak verilemez; çok boyutlu uzayı gösterir ve tahmin edilen regresyon katsayıları ise bu cok boyutlu uzayda bir hiper-düzey ortaya çıkartır ve bu hiper-düzeyden ayrılmalar hata varyasyonudur.
Genel olarak:
Eğer R2 değeri sıfıra yakınsa, uyum iyiliği uygun olmadığı kabul edilir. Bu sonuç ortaya çıkarsa toplanan verilere kullanılan modelin uygun olmadığı sonucu çıkarılır ve bu uygunsuzluk modelinin değiştirilmesini gerektirir. Bu demektir ki model ile açıklanan varyasyon tüm varyansyonu %0ini açıklamakta ve geometrik olarak orneklem verileri regresyon ile elde edilen hiperduzeyin etrafına çok dağılmış olarak bulunmaktadırlar. Bu çıkarıma varılırsa bu basamağa kadar yapılmış olan analizin bir kenara bırakılması ve diğer bir modelin bulunup kullanılması gerekir.
Eğer R2 değeri bire yakınsa, uyum iyiliği uygun olduğu sonucu çıkarılır. Geometrik olarak çok değişken boyutlu uzayda, örneklem veri noktalarının hepsi uzayda dağılma göstermeyip hemen hepsi regresyon ile elde edilen hiperduzey üzerinde bulunmaktadır. Bu halde çıkarımsal kontrol analizinin diğer basamağına geçilir.
Doğrusal regresyon > Kestirim denklemin genel uyum iyiliğinin çıkarımsal kontrolü > F-testi

Regresyon denklem uyum iyiliği için F-testi için sıfır hipotez (H0) anakutle model katsayilarinin hepsinin değerinin 0 (sifir)a eşit olduğudur. Yani sıfır hipotez gerçekse hesap ile elde edilen katsayi kestirimlerinin hepsi anakütle için 0dir yani hiçbir etki ve bağlantı anlamı vermez. Bu basamağa kadar yapılmış olan analizin bir kenara bırakılması ve diğer bir modelin bulunup kullanılması gerekir. Eğer sıfır hipotez reddedilirse regresyon kestirimleri genellikle uygundur ve cikarimsal kontrol analizine devam edilir.
Doğrusal regresyon > Kestirim denklemin genel uyum iyiliğinin çıkarımsal kontrolü > Kestirimi yapılan her tek regresyon parametresinin değerinin çıkarımsal kontrolü

Yani bu tahmin edilmiş standart hataları kullanarak her tek anakütle regresyon parametresi hakkında kestirim güvenlik aralıkları kurabilir ve hipotez sınamaları yapılabilir.
Doğrusal regresyon > İnterpolasyon ve ekstrapolasyon

Regresyon modelleri kullanarak kestirim yapılmak istenirse, bağımsız değişken olan  x değişken veri değerleri verilirse bağımlı değişken  y için kestrim değerleri ( f_{i}) tahmin etmek için kullanabilirler.
Eğer bu kestirim, modeli kurmak için kullanılan  x değişken değerleri için yapılıyorsa, bu işlem interpolasyon olarak adlandırılır. Eğer kestirim modeli kurmak için kullanılan bağımsız değişken değerlerinin dışındaki değerler ile yapılırsa, ekstrapolasyon olarak adlandırılır ve ekstrapolasyon çok daha yanlı olabilir.
Diğer yaklaşımlar > Ağırlıklı en küçük kareler yöntemi

En küçük kareler yöntemi kullanılırken yapılan temel varsayımlarindan biri hata terimi varyanslarının birbirine esit olduğudur. Eğer gözlem hataları birbirine eşit olmayan hata terimi varyanslari gösteriyorlarsa, en küçük kareler yönteminin bu önemli varsayımı ihlal edilmiş olur ve en küçük kareler yöntemi ile elde edilen regresyon kestirimleri anlamlı olmayabilir. Bu sorunu çözümlemek için her gözleme ayrı ağırlık vererek en küçük kareler yöntemi uygulamak imkânı vardır ve bu genelleştirmeye ağırlıklı en küçük kareler adı verilir. Ağırlıklı En Küçük Kareler Yöntemi,değişkenlere ağırlık vererek veya değişkenlerin önem derecesini değiştirerek uygulanan en küçük kareler yöntemidir.
Diğer yaklaşımlar > Değişkenlerde-hatalar modeli

En küçük kareler yöntemi kullanılırken yapılan temel varsayımlarından biri de gözlem hatalarının yalnızca bağımlı değişkenlerde yapıldığı ve bağımsız değişkende gözlem hatası bulunmadığıdır. Eğer bağımlı değişkende hata bulunduğu ve bunun elde edilen regresyon kestirim değerlerine çok etki yaptığı bilinirse, degiskenlerde-hatalar-modeli veya diğer ismi ile total en kucuk kareler modeli ve bu modelle ilişkili kestirim yöntemleri kullanılabilir.
Diğer yaklaşımlar > Genelleştirilmiş doğrusal model

Eğer anakütle regresyon modeli içindeki hatalar için olasılık dağılım fonksiyonu bir normal dağılım göstermiyorsa genelleştirilmiş doğrusal model kullanılabilir. Bu halde hatalarin olasılık dağılım fonksiyonu ussel dağılım, gamma dağılımı, ters Gauss tipi dağılım, Poisson dağılımı, binom dağılım, multinom dağılım vb. olabilir.
Diğer yaklaşımlar > Doğrusal olmayan regresyon

Ana madde: Doğrusal olmayan regresyon
Eğer değişkenler hakkında kurulan teori dolayasıyla anakutle modeli parametrelri ile doğrusal değilse, kestirim yapılırken toplam kareleri tekrarlama usulu kullanarak minimize edilmesi gerekir. Bu kullanılan tekrarlama yöntemi birçok karışık sorunlar ortaya çıkarır. Bunların özet olarak incelenmesi için doğrusal olmayan regresyon#Dogrusal olmayan ve dogrusal en kucuk kareler arasindaki farklar maddesine bakiniz.
İçsel kaynaklar

Parçalar için regresyon
Güvenlik aralığı
Güvenlik yöresi
Ekstrapolasyon
Krigleme
Tahmin etme
Tahmin aralığı
İstatistik
Trend kestirimi
Güçlü regresyon
Çokdeğişirli normal dağılım
Bibliyografya

Gujarati, Damodar (çev. Ümit Şenesen, Gülay Günlük Şenesen) (2008) Temel Ekonometri, Literatür Yayınları ISBN 975-7860-99-9.
Audi, R., Ed. (1996). "Curve fitting problem," The Cambridge Dictionary of Philosophy. Cambridge, Cambridge University Press. pp. 172–173. (İngilizce)
William H. Kruskal and Judith M. Tanur, ed. (1978), "Linear Hypotheses," International Encyclopedia of Statistics. Free Press, cilt 1 (İngilizce)
Lindley, D.V. (1987). "Regression and correlation analysis," New Palgrave: A Dictionary of Economics, Cilt. 4, say. 120-23. (İngilizce)
Birkes, David and Yadolah Dodge, Alternative Methods of Regression. ISBN 0-471-56881-3 (İngilizce)
Chatfield, C. (1993) "Calculating Interval Forecasts," Journal of Business and Economic Statistics, 11. pp. 121–135. (İngilizce)
Dinçer, F. "Regresyon Kelimesinin Tarihi",20 Mayıs 2008 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
Draper, N.R. ve Smith, H. (1998).Applied Regression Analysis Wiley Series in Probability and Statistics (İngilizce)
Fox, J. (1997). Applied Regression Analysis, Linear Models and Related Methods. Sage (İngilizce)
Hardle, W., Applied Nonparametric Regression (1990), ISBN 0-521-42950-1 (İngilizce)
Meade, N. ve T. Islam (1995) "Prediction Intervals for Growth Curve Forecasts," Journal of Forecasting, 14, say. 413-430. (İngilizce)
Munro, Barbara Hazard (2005) "Statistical Methods for Health Care Research 5th ed." Lippincott Williams & Wilkins, (İngilizce)
Sykes, A.O. "An Introduction to Regression Analysis" (Innaugural Coase Lecture)
Kotsiantis, S., Kanellopoulos, D. ve Pintelas, P. (2006) "Local Additive Regression of Decision Stumps", Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer-Verlag, Vol. 3955, SETN 2006, say.. 148 – 157 (İngilizce)
Kotsiantis, S. ve Pintelas, P. (2005) "Selective Averaging of Regression Models", Annals of Mathematics, Computing & TeleInformatics, Cilt 1, No 3, say. 66-75 (İngilizce)
Bir veri serisi için kırmızı noktalar) doğrusal regresyon.
Mozaik müzesi

Mozaik müzesi, tarihî öneme sahip mozaiklerin sergilendiği ve arkeoloji müzesinin alt türü olan müze tipi. Sanat üsluplarını mozaik üzerine oluşturmuş olan Helenistik medeniyetlerin egemenlik alanlarında yer alan Türkiye'de Büyük Saray Mozaikleri Müzesi, Misis Mozaik Müzesi gibi müzeler yer almakla beraber yine Türkiye'deki Zeugma Mozaik Müzesi dünyanın en büyük mozaik müzesi olma özelliğini taşımaktadır.
Denizcilik müzesi

Denizcilik Müzesi, Szczecin, Polonya
Denizcilik müzesi, gemiler ve denizle ilgili araç ve gereçlerin sergilendiği müzelerdir. Dünya'daki pek çok denizcilik müzesi International Congress of Maritime Museums (ICMM)'a bağlıdır.
Taşköprü Yağlı Güreşleri

| Türkiye Geleneksel Güreşler Federasyonu |
| --- | --- | --- |
| Kuruluş | 197? |  |
| Yer | Körfez, Kocaeli, Türkiye |  |
| Er Meydanı | Sevindikli Taşköprü Er Meydanı |  |
| Zemin | Çayır |  |
Önemli Yağlı Güreşler
 Kırkpınar Yağlı Güreşleri  Elmalı Yeşilyayla Yağlı Güreşler  Kurtdereli Yağlı Güreşleri  Kumluca Yağlı Güreşleri
Taşköprü Yağlı Güreşleri, her yıl Kocaeli Körfez Sevindikli'de bulunan Taşköprü Er Meydanı'nda düzenlenen geleneksel bir Türk yağlı güreş turnuvasıdır.
Tarihçe

Kocaeli'nin Körfez (Yarımca) ilçesinde 1970'li yılların başından beri düzenlenmekte olan Altın Kiraz Festivali festivali kapsamında düzenlenen Taşköprü Yağlı Güreşleri pandemi gibi olağanüstü koşulların olduğu yıllar dışında sürekli olarak yapılıp gelenekselleşmiştir.
Sonuçlar

| Yıl | Kaçıncı | Birinci | İkinci | Üçüncü/ler | Katılım | Ağalık İhalesi |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2010 |  | Recep Kara | Ekrem Yavuz | Sezgin Yüksel, Mustafa Başdemir |  |  |
2011: 
2012: 
2013: 
2014: 
| 2015 | 18. | Recep Kara |  |  |  |  |
| 2016 | 19. | Recep Kara | Orhan Okulu | Ali Rıza Kaya, ? |  | ? |
| 2017 | 20. | ? | ? | ?, ? |  | ? |
| 2018 | 21. | Recep Kara | İsmail Koç | Abdullah Güngör / Şahali Kurt |  |  |
| 2019 | 22. | ? | ? | ?, ? |  | ? |
| 2020 | .. | Covid19 Pandemisi nedeniyle yapılmamıştır. | Covid19 Pandemisi nedeniyle yapılmamıştır. | Covid19 Pandemisi nedeniyle yapılmamıştır. | Covid19 Pandemisi nedeniyle yapılmamıştır. | Covid19 Pandemisi nedeniyle yapılmamıştır. |
| 2021 | 23. | Yıldıray Akın | İsmail Koç | İsmail Balaban / Nedim Gürel | 450 (50 bp) |  |
| 2022 | 24. | Yusuf Can Zeybek | Tanju Gemici | Hasan Cengiz / Serhat Balcı |  |  |
Renata Notni

| Renata Notni |
| --- | --- |

Doğum: Renata Martínez Notni 2 Ocak 1995 (30 yaşında) Cuernavaca, Morelos, Meksika
Meslek: Oyuncu Model
Etkin yıllar: 2006-günümüz
Ebeveyn(ler): Alfredo Martínez Guerrero Liliana Notni
Akraba(lar): Hector E. Martínez Notni (kardeşi)

Renata Martínez Notni (d. 2 Ocak 1995, Cuernavaca, Morelos, Meksika), Meksikalı oyuncu ve modeldir.
Hayatı

Renata Notni, Cuernavaca, Morelos'ta doğdu ve çocukken CEA Infantil adlı oyunculuk okulunda ders aldı. Bu okul, Televisa tarafından Meksiko'da yönetilen bir drama okulunun çocuklara yönelik versiyonudur.
Kariyeri > Telenovela ve televizyon kariyeri

Notni, oyunculuk kariyerine 2006 yılında Código Postal adlı telenovela ile henüz 10 yaşındayken başladı. Daha sonra Mar de amor ve Amorcito Corazón gibi sekiz farklı telenovelada rol aldı. Ayrıca La rosa de Guadalupe ve Como dice el dicho gibi Meksika televizyon dizilerinde de yer aldı. 2014 yılında New York City'ye taşınarak Stella Adler Oyunculuk Stüdyosu'nda bir oyunculuk kursuna katıldı. Kasım 2014'te Madrid'de çekilen, gençlere yönelik bir televizyon dizisi olan Yo quisiera ile ilk kez Meksika dışında bir yapımda rol aldı.
2015 yılında Televisa'nın Amor de barrio adlı telenovelasında ilk başrolünü oynadı. Bu telenovela, Canal de las Estrellas'da Haziran 2015'te yayınlanmaya başladı ve Kasım 2015'te sona erdi.
2017'de Mi adorable maldición dizisinde Aurora karakterini canlandırdı. Bu dizide, lanetli olduğu düşünülen ve çeşitli zorluklarla mücadele eden bir genç kızı oynadı.
Kariyeri > Film kariyeri

2019 yılında Grandma's Wedding filminde Julieta rolüyle beyaz perdeye adım attı. Ayrıca, 2022 yapımı ¿Qué culpa tiene el Karma? ve 2023 yapımı Malcriados filmlerinde başrollerde yer aldı.
Kariyeri > Tiyatro

2015 yılında, Las que no sienten adlı psikolojik gerilim türündeki tiyatro oyununda Marcela rolünü canlandırdı. Bu oyun, Meksiko'daki Teatro en Corto'da sahnelendi.
Filmografi > Filmler

| Başlık | Yıl | Rol | Kaynak |
| --- | --- | --- | --- |
| Grandma's Wedding | 2019 | Julieta |  |
| ¿Qué culpa tiene el Karma? | 2022 | Lucy |  |
| Malcriados | 2023 | Camila |  |
Filmografi > Televizyon

| Başlık | Yıl | Rol | Notlar |
| --- | --- | --- | --- |
| Código Postal | 2006–2007 | Andrea Garza Durán | Televizyondaki ilk rolü |
| La rosa de Guadalupe | 2008–2010 | Nora / Quinni | 2 bölüm |
| Mi adorable maldición | 2017 | Aurora Sánchez | Başrol |
Filmografi > Tiyatro

| Başlık | Yıl | Rol |
| --- | --- | --- |
| Las que no sienten | 2015 | Marcela |
Tille Höyük

| --- | --- |

Tille HöyükTurkey haritasındaki konumu.
Diğer adı: Geldibuldu
Konum: Kahta, Adıyaman,  Türkiye
Bölge: Likya
Koordinatlar: 37°44′K 38°53′D﻿ / ﻿37.733°K 38.883°D﻿ / 37.733; 38.883
Tür: Höyük
Sit ayrıntıları
Kazı tarihleri: 1979
Arkeologlar: David H. French
Durum: Karakaya Baraj Gölü suları altında
Tille Höyük, Adıyaman ilinin Kâhta ilçesinin 30 km. doğusunda, Fırat'ın batı tarafında yer alan bir höyüktür. Höyüğün doğu, batı ve güney yamaçlarında eski adı Tille, günümüzde adı Geldibuldu olan küçük bir köy yerleşimi vardır. Fırat'a katılan bir derenin dar vadisindeki yerleşme doğu terasıyla birlikte 200 x 140 metre, 26 metre yüksekliktedir ve üstünde bir düzlük vardır.
Kazılar

Höyük, Karakaya Barajı su toplama alanında kalacak arkeolojik değerleri bulmak amacıyla yapılan yüzey araştırmaları sırasında 1977 yılında saptanmıştır. Kurtarma kazıları 1979 yılında David French başkanlığında yapılmıştır.
Alandan çıkarılan kalıntılar Adıyaman Müzesi'nde sergilenmektedir.
Buluntular

Geç Hitit Dönemi yapı katlarında, insanların, bölgede bugün de olduğu gibi iki katlı evlerde yaşandığı ortaya çıkmıştır. Bu dönemdeki yerleşimin her noktası, yangın geçirmiş Geç Tunç Çağı katların hemen üzerinde yer almaktadır. Öte yandan Geç Tunç Çağı yapı katının üzerine oturmuş olan Erken Demir Çağı yapı katının boyutları, mimari geleneği, yapı teknikleri ve kullandığı malzemeler çok farklıdır.
Ancak, 1989 yılı kazı çalışmalarına başkanlık eden Ankara İngiliz Arkeoloji Enstitüsü'nden David French, bu yargıların höyüğün sınırlı bir bölümünden elde edilmiş çanak çömleğe dayandırıldığını, kazılarda Geç Tunç Çağı'na ait hiçbir yapı katı bulunmadığını, söz konusu çanak çömleğin de Demir Çağı çanak çömleği olduğunu ileri sürmektedir. French ayrıca, yerleşimin yangından sonra terk edilmediğini ifade etmektedir. French'e göre Tille Höyük'te yerleşim, Erken Demir Çağı'nda başlamış, Geç Hitit Dönemi boyunca (MÖ 9. ve 8. yüzyıllar) ve II. Sargon'un MÖ 708'de Asur'u ele geçirmesine kadar devam etmiştir.
Fakat David French, 1990 yılı kazı sonuçlarında bu kararın acele verilmiş bir karar olduğunu belirtmekte, yangın geçirmiş yapı katının MÖ 1200'e tarihlenmesini önermektedir.
Değerlendirme

Tille Höyük kazıları ilk kez, muhtemelen II. Sargon'un ele geçirdiği 62 kentten biri olan Geç Hitit Dönemi'ne ait bir yerleşimin genel görünümünü sunmaktadır. Öte yandan, 1988 yılındaki kazılara başkanlık eden Geoffry Summers'e göre, Geç Tunç Çağı'na tarihlenen ve MÖ 10., belki de 11. yüzyıla ait buluntular, Bronz Çağı Çöküşü ardından yaşanan ve çok az tanınan genel çöküş hakkında önemli bilgiler vermektedir. Örneğin, Adıyaman bölgesi ve Elazığ – Malatya bölgesinin kuzey kesiminde, Geç Tunç Çağı'nı (Hitit) Demir Çağı'nın (Geç Hitit) kesintisiz izlemediğini söylemek mümkündür. Çünkü Tille Höyük'te yangına uğramış Geç Tunç Çağı yapı tabakalarından belirsiz bir süre sonra kurulan Demir Çağı katları, pek çok yönden farklılık gösteren yerleşimlerdir.
Selfie müzesi

Selfie müzesi veya "Instagram müzesi" bir tür sanat galerisi veya enstalasyonudur. Ziyaretçilerin Instagram gibi sosyal medya sitelerinde yayınlanacak fotoğraflarda poz vermeleri için bir ortam sağlar. Bir selfie müzesinde tipik özellikler arasında renkli arka planlar, büyük boy aksesuarlar ve anamorfoz gibi optik illüzyonlar yer alır. Color Factory, Tatlı Müzesi, Dondurma Müzesi, Pizza Müzesi tipik selfie müzesi örnekleridir.
Akköprü (köprü)

| Akköprü |
| --- | --- |
Köprünün batıdan görünümü

Taşınan: Yayalar
Geçiş: Ankara Çayı
Konum: Yenimahalle, Ankara, Türkiye
Koordinatlar: 39°57′0″K 32°49′48″D﻿ / ﻿39.95000°K 32.83000°D﻿ / 39.95000; 32.83000
Türü: Kemer köprü
Malzeme: Kesme bazalt taş
Açılış: 1222 (802 yıl önce) (1222)
Akköprü; Ankara'nın Yenimahalle ilçesinde bulunan tarihi bir köprüdür. İstanbul Yolu güzergâhında bulunan köprünün altından Ankara Çayı geçer.
Tarihçe

1222 yılında dönemin Ankara valisi Kızıl Bey tarafından yaptırılan köprü eskiden kullanılan Bağdat ticaret yolunun Ankara kavşağında yer almaktadır. Osmanlı döneminde kervanların yanı sıra askere ve hacca giden insanların uğurlandığı ve yola çıktıkları nokta olmuştur. 8 Ağustos 1959 tarihinde kentsel sit alanı olarak tescillendikten sonra çeşitli dönemlerde tadilattan geçmiştir. 1960'lı yıllarda Karayolları Genel Müdürlüğü tarafından yapılan onarımlar sırasında beton dolgu ile yenilenmiş ve taşıt trafiğine kapanmıştır. Uzun yıllar boyunca önemli bir taşımacılık güzergahının parçası olan Akköprü günümüzde sadece yayaların kullanımına açıktır.
Mimari özellikleri

Akköprü ağırlıklı olarak andezit taşından inşa edilmiştir. Yapılan çalışmalarda yer yer devşirme taşlar da kullanıldığı ve bazı dönemlerde çimento içerikli harçlarla yapıya müdahale edildiği anlaşılmıştır. Yedi adet kemer gözden oluşan köprünün güney ucunda bulunan iki kemer belediye tarafından yapılan çalışmalar sonucunda toprak dolgusu altında kalarak kapanmıştır. Gövde taşları büyük oranda yenilenmiş ve zemini betonla kaplanmıştır. Sonradan metal korkulukların da eklendiği köprünün batı kısmında çoğu silinmiş ve hasara uğramış olan iki yazıt bulunmaktadır.
Konum ve ulaşım

Akköprü, Ankara'nın Yenimahalle ilçesinde, Varlık mahallesinde bulunur. ANKAmall alışveriş merkezinin karşısındadır ve 1997 yılında açılan Ankara metrosu'nun 1. aşamasının 12 durağından birinin önünde bulunur. Metronun 12 istasyonundan biri Akköprü olarak adlandırılmıştır. İstasyon hemzemin olup İvedik istasyonuna 1689, Atatürk Kültür Merkezi istasyonuna 1158 metre uzaklıktadır.
1927-37 yılları arasında kullanılan 5 liralık banknotun arka yüzünde bulunan Akköprü resmi