Geri Dön

İhmal edilemeyen kayıp veri varlığında olumsallık tablo çözümlemeleri

Contingency tables solutions containing non-ignorable missing data

PDF İndir

  1. Tez No: 244851
  2. Yazar: AHMET PEMBEGÜL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TÜLAY SARAÇBAŞI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Kayıp veri, cevapsızlık, ihmal edilemeyen kayıp veri, olumsallık tabloları, Missing data, missingness, nonignorable missing data, contingencytable
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Bu çalışmada istatistiksel analizlerde, sıklıkla karşılaşılan sorunlardan biri olan kayıp veri incelenmiş ve kayıp veri varlığında analiz yapılmasına olanak sağlayan istatistiksel yöntemler araştırılmıştır.Kayıp veri durumu, varlığı yoksayılan (ihmal edilebilen) ve varlığı varsayılan (ihmal edilemeyen) iki yaklaşım çerçevesinde incelenerek, uygulama bölümünde varlığı varsayılan kayıp veri koşulu altında 2x2 boyutlu olumsallık tablo çözümlemesi yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, the problem of missing data, often encountered in statistical analysis, has been investigated and a number of techniques have been proposed in the existence of missing data.The nonresponse situations have been considered in both ignorable and nonignorable settings and in the application section a two-dimensional contingency table analysis has been made conditoned on nonignorable nonresponse missing data setting.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    540788

    A blockchain-based framework for customer loyalty programs

    Müşteri sadakat programları için blokzincir tabanlı bir çerçeve

    ŞEREF BÜLBÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE

  2. Tez No

    827860

    Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  3. Tez No

    286225

    Bayesian semiparametric models for nonignorable missing data mechanisms in logistic regression

    Lojistik regresyonda ihmal edilemeyen kayıp veri mekanizmaları için Bayesci yarı-parametrik modeller

    OLCAY ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. ZEYNEP IŞIL KALAYLIOĞLU

  4. Tez No

    809903

    Methods for handling missing data for observational studies with repeated measurements

    Tekrarlayan ölçümlü gözlemsel araştırmalarda kayıp veri ile baş etme yöntemleri

    OYA KALAYCIOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    BiyoistatistikUniversity of London - University College London

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RUMANA OMAR

  5. Tez No

    142597

    Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi

    Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque

    EVREN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE

Geri Dön