Geri Dön

Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı Beşeri Kalkınma Endeksi verilerini kullanarak diskriminant analizi, lojistik regresyon analizi ve yapay sinir ağlarının sınıflandırma başarılarının değerlendirilmesi

Evaluating classification success of discriminant analysis, logistic regression analysis and neural network models using United Nations Developing Programme?s Human Development Index

  1. Tez No: 241782
  2. Yazar: SERHAT BURMAOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERKAN OKTAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Bölümü
  12. Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 125

Özet

Günümüzde yapılan araştırmalar incelendiğinde artık tek değişkene bağlı olarak olayların analizi yerine birçok farklı değişkenin dikkate alındığı görülmektedir. Bu tez çalışmasında çok değişkenli istatistik yöntemleri ve yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırma analiz yöntemlerinin sınıflandırma gücü test edilmiştir. Analizde Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı tarafından Beşeri Kalkınma Endeksinin hesaplanmasında kullanılan değişkenlerden yararlanılmıştır. Yapılan üç analizin sonucunda Çok Katmanlı Perseptron Modeli ve Lojistik Regresyon Modelinden Diskriminant Analizine göre daha iyi sınıflandırma başarısı elde edilmiş, Diskriminant Analizinden ise tatminkâr bir sonuç elde edilmiştir. Diskriminant Analizinde normallik varsayımları için logaritmik dönüşümler kullanılmış ve bu sayede yaklaşık 1 puanlık sınıflandırma başarısı artırılmıştır. Çok Katmanlı Perseptron Modelinde ise ham veriler kullanıldığında elde edilen sınıflandırma oranının geliştirilmesi için değişkenlere ait değerler normalize edilmek suretiyle %100'lük sınıflandırma başarısı elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

When the studies investigated nowadays, on behalf of analyzing cases up to the one variable, it can be seen that more than one and different variables taken into consideration. Classification power of classification analysis methods has been tested in this thesis study by using multivariate statistical techniques and neural network models. Human Development Index data, used by United Nations Developing Programme (UNDP) for classifying countries, have been used in the analysis. After making the analysis, better classification has been made by Multi Layer Perceptron Model and Logistic Regression Model. Also Discriminant Analysis produces a satisfactory result too. Classification success of Discriminant Analysis method has increased 1 point by providing uni-variate normality with logarithmic transformations of some variables. For improving classification success of Multi Layer Perceptron Model, variables are normalized. Because of normalization of variables, 100 percent classification success has been reached. Finally, results are discussed and which factors have affected the methods is scrutinized.

Benzer Tezler

  1. Toplumsal cinsiyet eşitsizliği bölgeler arası karşılaştırması

    Gender i̇nequality in regional comparison

    ASLIHAN DAMLA ÖZVEREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    SosyolojiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Sosyal Politika Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NERGİS DAMA

  2. İsveç'in kalkınma parametreleri: Beşeri sermaye

    The development parameters of Sweden: Human capital

    ALEV CUYDUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Uluslararası İlişkilerİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL ERMAĞAN

  3. Geçiş ekonomilerinde beşeri gelişim ve sigorta dinamik ilişkisi: Ampirik bir uygulama

    Dynamic relaionship between human development and insurance in the transition economies: An empirical application

    H. FEYYAZ EBEOĞLUGİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    EkonomiDumlupınar Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHMUT ZORTUK

  4. Türkiye'de beşeri sermaye ölçümü: Gizli değişken yaklaşımı

    Measurement of human capital in Turkey: Latent variable approach

    NİLCAN ALBAYRAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EkonometriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEHRA ABDİOĞLU

  5. Türkiye'de 1994 ve sonrasında yaşanan krizlerin insani gelişme endeksine etkisi

    The effects of the crisis in Turkey following 1994 on the human development index

    ESRA GÖKAY ZOR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonomiManisa Celal Bayar Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLKAY DİLBER