Geri Dön

Çok değişkenli verilerde ve regresyonda derinlik ölçüleri

Depth measures in multivariate date and regression

  1. Tez No: 146876
  2. Yazar: BARIŞ ALTAYLIGİL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ENİS SINIKSARAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Derinlik, Regresyon analizi, Çok değişkenli analiz teknikleri, Çok değişkenli istatistik, Çok değişkenli regresyon, Çok değişkenli veriler, Çok değişkenli ölçümler, Depth, Regression analysis, Multivariate analysis techniques, Multivariate statistic, Multivariate regression, Multivariate data, Multivariate measurements
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Türk bayan vücut ölçülerine dayalı yeni bir giysi kalıp çizim sisteminin geliştirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    EMİNE ERCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNGÖR BAŞER

  2. 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

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    BankacılıkGalatasaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BANU DİNCER

  3. 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

    İngilizce

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK

  4. OECD ülkelerinde küreselleşmenin insan güvenliği üzerindeki etkisi

    Globalisation and human security: An OECD analysis

    HALİT AHMET KAHRAMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Uluslararası İlişkilerİstanbul Üniversitesi

    Siyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUNUS KAYA

  5. Spatial-behavioral dynamics in varied urban configurations during emergencies: An integrated VR-ABM approach to disaster resilience

    Acil durumlarda farklı kentsel ortamlardaki mekânsal ve davranışsal dinamikler: Afet dayanıklılığı için entegre bir VR-ABM yaklaşımı

    DUYGU KALKANLI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDA KUNDAK