Çok değişkenli verilerde ve regresyonda derinlik ölçüleri
Depth measures in multivariate date and regression
- Tez No: 146876
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ENİS SINIKSARAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
öz Çok değişkenli analizde kullanılmaya başlanan veri derinliği, bilgisayar bilimlerinin gelişmesiyle kendisini güncelleyen eski bir kavramdır. Gözlemleri, veri bulutunun merkezine yakınlığına göre sıralamak için kullanılan veri derinliği çok değişkenli betimsel istatistikten regresyon analizine kadar bir çok alanda kullanılmaktadır. İlk ortaya atıldığı yıllarda, iterasyonlara dayanan yöntemlerin altından el hesabıyla kalküamadığı için yaygınlaşamayan kavram, bugün çok değişkenli analizin normal dağılıma ve dayanıklı olmayan örnek ortalama ve kovaryansa dayanmasına karşılık, parametrik olmayan istatistiksel analizlerde yer edinmeye çalışmaktadır. Tez veri derinliği kavramına dayanan yeni yöntemlerin incelenmesinden ve uygulanmasından oluşmaktadır. ABSTRACT Data depth, which is used in multivariate analysis, is an old concept being updated based on the developments in computer sciences. Data depth which is used for ranking the observations according to closeness to the center of data cloud is also employed in a wide range of fields from multivariate descriptive statistics to regression analysis. As the long iterations that data depth based on couldn't be calculated manually; the concept couldn't promote itself at the beginning. But today, with the developments in the computer sciences, the concept wants to take place in the non parametric inference, as an alternative way to the multivariate analysis which is based on normal distribution and non-robust sample mean and covariance. The dissertation consists of examing and applying the new methods based on data depth. in
Özet (Çeviri)
öz Çok değişkenli analizde kullanılmaya başlanan veri derinliği, bilgisayar bilimlerinin gelişmesiyle kendisini güncelleyen eski bir kavramdır. Gözlemleri, veri bulutunun merkezine yakınlığına göre sıralamak için kullanılan veri derinliği çok değişkenli betimsel istatistikten regresyon analizine kadar bir çok alanda kullanılmaktadır. İlk ortaya atıldığı yıllarda, iterasyonlara dayanan yöntemlerin altından el hesabıyla kalküamadığı için yaygınlaşamayan kavram, bugün çok değişkenli analizin normal dağılıma ve dayanıklı olmayan örnek ortalama ve kovaryansa dayanmasına karşılık, parametrik olmayan istatistiksel analizlerde yer edinmeye çalışmaktadır. Tez veri derinliği kavramına dayanan yeni yöntemlerin incelenmesinden ve uygulanmasından oluşmaktadır. ABSTRACT Data depth, which is used in multivariate analysis, is an old concept being updated based on the developments in computer sciences. Data depth which is used for ranking the observations according to closeness to the center of data cloud is also employed in a wide range of fields from multivariate descriptive statistics to regression analysis. As the long iterations that data depth based on couldn't be calculated manually; the concept couldn't promote itself at the beginning. But today, with the developments in the computer sciences, the concept wants to take place in the non parametric inference, as an alternative way to the multivariate analysis which is based on normal distribution and non-robust sample mean and covariance. The dissertation consists of examing and applying the new methods based on data depth. in
Benzer Tezler
- Particulate matter 2.5 – PM2.5 mapping using MODIS satellite data and multivariate non-linear regression analysis over Marmara Region – Turkey
MODIS uydu verileri ve çok değişkenli doğrusal olmayan regresyon analizi ile partiküler madde 2.5-PM2.5 haritasının Marmara Bölgesi-Türkiye için üretilmesi
MIDYAN ALDABASH
Doktora
İngilizce
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK
- Türk bayan vücut ölçülerine dayalı yeni bir giysi kalıp çizim sisteminin geliştirilmesi
Başlık çevirisi yok
EMİNE ERCAN
Doktora
Türkçe
1994
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNGÖR BAŞER
- TFRS 9 standardı kapsamında karşılık uygulamalarının Türk bankacılık sektörüne etkisinin incelenmesi
Investigation of the impact of provision applications on the Turkish banking sector within the scope of TFRS 9 standards
TEVFİK AYDIN
- Penetration rate optimization in heterogeneous formations with support vector machines method
Destek vektör makinesi yöntemi ile heterojen formasyonlarda ilerleme hızı optimizasyonu
KORHAN KOR
Doktora
İngilizce
2021
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRŞAT ALTUN
- Estimation of PM10 variations in the Southeastern and Eastern Anatolia regions of Türkiye using remote sensing and statistical models
Türkiye'nin Güneydoğu ve Doğu Anadolu bölgelerindeki PM10 değişimlerinin uzaktan algılama ve ı̇statistiksel modeller kullanılarak tahmini
SULTANAY MURZAEVA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER ÜNAL