Geri Dön

An evaluation of clustering and districting models for household socio-economic indicators in address based population register system

Adrese dayalı nüfus kayıt sistemi hanehalkı sosyo-ekonomik indikatörlerinin kümeleme ve bölge tasarımı modelleri ile değerlendirilmesi

  1. Tez No: 255460
  2. Yazar: ŞEYMA ÖZCAN YAVUZOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. H. ŞEBNEM DÜZGÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Coğrafya, Demografi, İstatistik, Geography, Demography, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 324

Özet

Nüfus sayımları bir ulusun tarihindeki en önemli olaylardandır. Bu sayımlar bir ülkeye ve vatandaşlarına ait bütün mülkü ve araziyi kapsamaktadır. Sayım verisi, özellikle anahtar bölgelerdeki eğilimleri öğrenmeyi amaçlayan planlamacılar olmak üzere, daha birçok kullanıcıya demografik veri olarak da bilinen çok değerli bir bilgiyi sağlamaktadır. Türkiye, 2006 yılından itibaren yeni Adrese Dayalı Nüfus Kayıt Sistemi (ADNKS) çalışması sayesinde sayım verisini ?de-facto? (statik) değil ?de-jure? (gerçek zamanlı) olarak üretmeyi amaçlamıştır. Ayrıca yeni kayıt bazlı sayım yöntemi ile kişi bilgileri ikamet ettikleri adres verisiyle eşleştirilmiş ve sayımlar mekansal bir boyut kazanmıştır. Böyle bir sistemden elde edilen bilgi, soysal verinin coğrafi olarak eşlendiği adalardan ya da herhangi başka küçük coğrafi ünitelerden oluşabilecek ?küçük istatistiki alanların? oluşturulmasında ve tam bir sayım coğrafyası oluşturulmasında önemli bir girdi oluşturacaktır. Çünkü büyük idari alanlara ait istatistiksel veri, bireylerin tecrübe ettiği ?gerçek? sorunlara değinmeyen, oldukça soyut analizler sonucunda geliştirilebilecek politikalar için gereklidir.Bu tezde, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yardımıyla coğrafi olarak ilişkilendirilmiş ADNKS verisi üzerine kurulu, küçük istatistiki alanların otomatik olarak üretilmesini sağlayan bazı kümeleme ve bölgeleme metodolojilerinin kullanılması ve böylelikle, Türkiye'de büyük kademe idari alanlar ile sınırlı kalmış sayım coğrafyası kavramının iyileştirilmesine yardımcı olunması amaçlanmıştır. Bu amacın gerçekleştirilmesi yolunda hangi stratejinin seçilmesi gerektiğine ilişkin belirli bir fikir sahibi olmak amacıyla, Birleşmiş Milletler ? İstatistik Bölümü tavsiyelerine bakılarak ve bazı ulusal ve uluslar arası uygulamalar dikkate alınarak, küçük alanların belirlenmesi ile ilgili kurallar ve yöntemler araştırılmıştır. Ek olarak, kurallara uyumlu küçük alanların otomatik olarak üretilmesini sağlayabilecek mekansal kümeleme yöntemleri araştırılmıştır. K-ortalamaları üzerine benzetilmiş tavlama, sadece k-ortalamaları ve Öz Düzenleyici Haritaların (ÖDH) sağladığı birleşik uzaklık (benzerlik) değerleri üzerine uygulanan k-ortalamalarının benzetilmiş tavlama ile iyileştirilmesi yöntemleri uygun bulunmuştur. Daha sonra bu yöntemler, Keçiören ilçesinde bulunan 9 mahallenin parsel ve adalarına ait grafik ve öznitelik verilerin işlenmesi, coğrafi olarak ilişkilendirilmesi ve ortak altlıklarda birleştirilmesi sayesinde elde edilen haritalar üzerinde uygulanmıştır. Sonuç olarak, ÖDH kümeleme çıktısı üzerinde uygulanan k-ortalamalarının bileşik tavlama yöntemi ile iyileştirilmesi, küçük alan belirlenmesine ilişkin temel kurallara her yöntemde ne kadar uyulduğunu görmemizi sağlayan karşılaştırmalı bir kalite değerlendirme çalışması sonrasında küçük alanların oluşturulmasında kullanılabilecek en ideal yöntem olarak seçilmiştir.

Özet (Çeviri)

Census operations are very important events in the history of a nation. These operations cover every bit of land and property of the country and its citizens. Census data is also known as demographic data providing valuable information to various users, particularly planners to know the trends in the key areas. Since 2006, Turkey aims to produce this census data not as ?de-facto? (static) but as ?de-jure? (real-time) by the new Address Based Register Information System (ABPRS). Besides, by this new register based census, personal information is matched with their address information and censuses gained a spatial dimension. Data obtained from this kind of a system can be a great input for the creation of ?small statistical areas (SSAs)? which can compose of street blocks or any other small geographical unit to which social data can be referenced and to establish a complete census geography for Turkey. Because, statistics on large administrative units are only necessary for policy design only at an extremely abstracted level of analysis which is far from“real”problems as experienced by individuals.In this thesis, it is aimed to employ some spatial clustering and districting methodologies to automatically produce SSAs which are basically built upon the ABPRS data that is geo-referenced with the aid of geographical information systems (GIS) and thus help improving the census geography concept which is limited with only higher level administrative boundaries in Turkey. In order to have a clear idea of what strategy to choose for its realization, small area identification criteria and methodologies are searched by looking into the United Nations? recommendations and by taking some national and international applications into consideration. In addition, spatial clustering methods are examined for obtaining SSAs which fulfills these criteria in an automated fashion. Simulated annealing on k-means clustering, only k-means clustering and simulated annealing on k-means clustering of Self-Organizing Map (SOM) unified distances are deemed as suitable methods. Then these methods are implemented on parcel and block datasets having either raw data or socio-economic status (SES) indices in nine neighborhoods of Keçiören whose graphical and non-graphical raw data are manipulated, geo-referenced and combined in common basemaps. Consequently, simulated annealing refinement on k-means clustering of SOM u-distances is selected as the optimum method for constructing SSAs for all datasets after making a comparative quality assessment study which allows us to see how much each method obeyed the basic criteria of small area identification while creating SSA layers.

Benzer Tezler

  1. Automatic distribution of serialized programs and distributed system evaluation

    Seri programların otomatik dağıtımı ve dağıtık sistemin değerlendirilmesi

    VAHID AKRAM

    Yüksek Lisans

    Farsça

    Farsça

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIslamic Azad University

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. SAEED PARSA

  2. Automatic distribution of serialized programs and distributed system evaluation

    Seri programların otomatik dağıtımı ve dağıtık sistemin değerlendirilmesi

    VAHİD AKRAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIslamic Azad University

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. SAEED PARSA

    DR. ABOLFAZL HAGİGAT

  3. Konaklama sektörü kümelenmesinin rekabet gücü üzerine bir değerlendirme: Afyonkarahisar örneği

    An evaluation on the competitiveness of the accommodation sector cluster: Afyonkarahisar sample

    ÖZGE ŞENOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    TurizmAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SABRİ ÇELİK

  4. Yaratıcı kümeler ve kentsel mekan ilişkileri: Karaköy Mumhane Caddesi, Murakıp Sokak ve Kılıç Ali Paşa Medresesi Sokak üzerinden bir değerlendirme

    Creative clusters and public space relations: An evaluation on Karakoy Mumhane Avenue, Murakip Street and Kiliç Ali Pasa Medresesi Street

    TUBA ÖZTÜRK ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    MimarlıkMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE DERİN ÖNCEL

  5. Gelir ve yaşam koşulları verisinin veri madenciliği yaklaşımı ile incelenmesi ve model performanslarının değerlendirilmesi

    The examination and the model performance evaluation of the income and living conditions data within data mining approach

    OLGUN ÖZDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR