Geri Dön

Bir boyut indirgeme yöntemi olarak anabileşenler analizi ve çok değişkenli istatistiksel kullanım alanları üzerine bir araştırma

Principal component analysis as a dimensionality tecnique and an application on the multivariate statistical using area

  1. Tez No: 130160
  2. Yazar: EFE SARIBAY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. KADİR ERTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 182

Özet

ÖZET Günümüzde birçok proseste, çok sayıda karakteristik ile çalışılmaktadır. Bu karakteristiklerin çok sayıda olması yapılan çalışmalar ve analizler sonucunda ortaya çıkan sonuçları yorumlama güçlüğünü de beraberinde getirmektedir. Bu güçlüğü ortadan kaldırmak için bir çok değişkenli istatistiksel yöntem olan Anabileşenler Analizi kullanılmaktadır.Bir boyut indirgeme yöntemi olan anabileşenler analizinde amaç, sistemin toplam varyasyonunun mümkün olabilecek kadar az sayıda anabileşen ile açıklanmasıdır. Bu gerçekleştirilirken sistemdeki orijinal değişkenlerin gözlemlerinin varyans -kovaryans matrisi veya korelasyon matrisi dikkate alınır. Bu çalışmada, öncelikle, çok değişkenli istatistiksel analiz kavramı ve bu analizlerde kullanılan notasyonlar tanıtılmış daha sonra bazı çok değişkenli istatistiksel yöntemler kısaca belirtildikten sonra anabileşenler analizi ile ilgili literatür özeti ve teori verilmiştir. Uygulama bölümünde ise farklı yapılarda türetilen, çok değişkenli normal dağılış gösteren şans örneklerine anabileşenler analiz uygulanmış ve sonuçları yorumlanmıştır. Ayrıca türetilen bu veri setleri için, çok değişkenli kalite kontrolde kullanılan anabileşenler analizinin bir uygulaması olan elips format kartı ve ki-kare kontrol kartı oluşturulup, sonuçlar yorumlanmıştır. vı

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Nowadays, the huge numbers of characteristics are used in many processes. The results of studies and analysis about related processes can not be interpreted easily cause of the difficulties about the quantities of the characteristics. Principal Component Analysis is used for abrogation of these difficulties as a way of multivariate statistical methods. The aim of Principal Component Analysis is a method of reduction of dimensionality is the total variate of the system able to define with as less as the number of main components. To realize of it, the variance-covariance matrix or correlation matrix for the variables of observations are taken into consideration. Firstly, the concept of multivariate statistical analysis and the notations are used in these concept are presented, then some methods of multivariate statistical analysis are stated shortly and than the summary of literature and the theory about Principal Component Analysis are explained in these study. In the application stage; Principal Component Analysis are applied the random samples which are made up from different forms, shown a multivariate normal distribution and the results are interpreted. In additionally; Chi-square Control Charts and Ellipse Format Charts which is used as the applications of Principal Component Analysis at the multivariate quality control are constituted and the results are also interpreted. Vll

Benzer Tezler

  1. Çok değişkenli istatistiksel boyut indirgeme yaklaşımı ile görüntü işleme üzerine bir araştırma

    A study on image processing with multivariate statistical dimension reduction approach

    EFE SARIBAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KADİR ERTAŞ

  2. Çok değişkenli istatistiksel bir boyut indirgeme yöntemi olarak kümeleme analizi ve bir uygulama

    Cluster analysis as a reducation of dimensionality technique for multivariate statistical and an application

    AYNUR İNCEKIRIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KADİR ERTAŞ

  3. Bir boyut indirgeme yöntemi olarak faktör analizi ve İMBK'deki bazı şirketlerin temel analiz kriterlerinin değerlendirilmesi üzerine bir araştırma

    Factor analysis as a reduction of dimensionality technique and an application on the evalution of several basic analysis criteria for some companies in the İstanbul stock exchange market

    HASAN ERDEN ŞENYUVA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. KADİR ERTAŞ

  4. Ana bileşenler analizi ve bir uygulama denemesi

    Başlık çevirisi yok

    YUSUF YÜKSEL AYVAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    EkonomiDokuz Eylül Üniversitesi

    PROF.DR. İBRAHİM İLHAN HASGÜR

  5. Çok değişkenli istatistiksel boyut indirgeme yöntemi olarak düzgünleştirilmiş fonksiyonel ana bileşenler analizi üzerine bir araştırma

    A study on regularized functional principal component analysis as a statistical dimension reduction technique

    İSTEM KESER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. KADİR ERTAŞ