Background: Evaluation of the maxillary sinus anatomy prior to sinus lift procedures is important to avoid surgical complications due to the close anatomical relationship between the posterior maxillary region and the maxillary sinüs. Introduction: In order to avoid traumatizing the posterior superior alveolar artery and to prevent perioperative bleeding, locating the exact position of the artery is imperative before the surgical procedures. Methods: 150 CBCT scans were evaluated. The distance from the inferior border of the PSAA to the alveolar crest (the vertical line from the artery to the crest) and floor of the maxillary sinus, the distance from PSAA to medial sinus wall, nasal septum, zygomatic arch, position, the distance from the floor of maxillary üs to the alveolar crest and diameter of the PSAA were assessed. Locations of the artery were classified. Results: 150 CBCT scans were evaluated. The distance from the inferior border of the PSAA to the alveolar crest (the vertical line from the artery to the crest) and floor of the maxillary sinus, the distance from PSAA to medial sinus wall, nasal septum, zygomatic arch, position, the distance from the floor of maxillary sinüs to the alveolar crest and diameter of the PSAA were assessed. Locations of the artery were classified. Conclusion: The location of PSAA is intraosseous in most patients. The artery diameters were mostly ≥ 1 mm and we can say that increasing the size also increases the risk of complications.

Generalized distributions have been studied a lot recently because of their flexibility and reliability in modeling lifetime data. The two-parameter Exponentially-Modified Logistic distribution is a flexible modified distribution that was introduced in 2018. It is regarded as a strong competitor for widely used classical symmetrical and non-symmetrical distributions such as normal, logistic, lognormal, log-logistic, and others. In this study, the unknown parameters of the Exponentially-Modified Logistic distribution are estimated using the maximum likelihood method. Five meta-heuristic algorithms, including the genetic algorithm, particle swarm optimization algorithm, grey wolf optimization algorithm, whale optimization algorithm, and sine cosine algorithm, are applied in order to solve the nonlinear likelihood equations of the study model. The efficiencies of all maximum likelihood estimates for these algorithms are compared via an extensive Monte Carlo simulation study. The performance of the maximum likelihood estimates for the location and scale parameters of the Exponentially-Modified Logistic distribution developed with the genetic algorithm and grey wolf optimization algorithms is the most efficient among others, according to simulation findings. However, the genetic algorithm is two times faster than grey wolf optimization and can be considered better than grey wolf optimization considering the computation time criterion. Six real datasets are analyzed to show the flexibility of this distribution.

Nakagami dağılımı, radyo sinyallerinin sönümlenmesini modellemek için ortaya çıkmıştır ve çeşitli disiplinlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, dağılımın şekil ve ölçek parametrelerini tahmin etmek için en çok olabilirlik (ML) tahmin yöntemi kullanılmıştır. Ancak, bu dağılım için olabilirlik denklemlerinin açık çözümleri bulunmamaktadır. Bu nedenle, bu denklemlerin çözümü için, parçacık sürüsü optimizasyon (PSO), genetik algoritma (GA) ve quasi-newton (QN) algoritmaları olmak üzere üç temel algoritma kullanılmıştır. Bu algoritmaların performanslarının karşılaştırmaları, yan, hata kareler ortalaması (MSE) ve eksiklik (DEF) kriterleri dikkate alınarak, kapsamlı bir Monte-Carlo simülasyon çalışması ile yapılmıştır. Model, kullanışlılığını göstermek amacıyla dört gerçek veri setine uygulanmıştır.

Rüzgâr Enerji Santrali (RES) gibi büyük bütçeli yatırımların değerlemesinde geleneksel yöntemlerin kullanılması kadar reel opsiyonlar yöntemlerinin kullanması da son yıllarda özellikle akademik çalışmalarca desteklenmektedir. Yatırımın ekonomik ömrü boyunca maliyetin, yıllık giderlerin, üretim miktarının ve buna bağlı olarak gelir miktarının, vergi ve enflasyon oranlarının değişiminin piyasa koşullarından ne kadar etkileneceğinin tam olarak bilinmesi imkânsızdır. Gelecek yıllar için de yatırıma ait risklerin ve belirsizlik durumlarının değerleme yöntemine dâhil edilmesi, proje değeri üzerinde olumlu sonuçların alınmasını sağlamaktadır. İndirgenmiş Nakit Akışları gibi geleneksel değerleme yöntemlerinin her yıla ait nakit akışlarını sabit bir iskonto üzerinden indirgemesiyle, koşulların değişmesi durumunda riskin proje değeri üzerinde ki etkisini yok saymaktadır. Bu da sonuç ürün olan proje değerinin değişen koşullara rağmen statik kalması anlamına gelmektedir. Reel opsiyonlarla değerleme yöntemleri riski sabit bir iskonto değeri yerine risksiz faiz oranınca, belirsizliği de değişkenlik parametresi olan volatilite değeri ile denklemlere dâhil etmektedir. Bu durumun geleneksel yöntemlere göre bir üstünlüğü olmakla birlikte, reel opsiyonların değişen piyasa koşullarına göre yatırımcıya erteleme, terk etme, genişleme gibi esneklik seçenekleri sunması da bir başka avantaj olarak görülmektedir. Bu çalışma da Sinop İlinde ki bir RES için reel opsiyon değerleme yöntemlerinden Black-Scholes ve Binomail yöntem ile erteleme, terk etme ve genişleme opsiyonları kullanılarak opsiyon ve proje değerleri elde edilmiş olup, elde edilen sonuçlar her iki yöntem için de karşılaştırılarak yöntemler arası değerlendirme yapılmıştır.