Geri Dön

Çok değişkenli istatistiksel yöntemlerde Biplot tekniği

Biplot technique in multivariate statistical methods

  1. Tez No: 300806
  2. Yazar: BİLAL BARIŞ ALKAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CEMAL ATAKAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, literatürde oldukça karmaşık bir teoriye sahip olan biplot tekniğinin gerçek verilere uygulanması ile birlikte daha anlaşılır bir şekilde sunulması amaçlanmıştır. Bunun yanısıra çok değişkenli istatistiksel yöntemlerde biplot tekniğinin kullanılmasının veri kümesinde saklı kalmış yapıların ortaya çıkarılmasında son derece başarılı olduğu vurgulanmıştır.Çalışmanın birinci bölümünde, konuya giriş ve önceki çalışmalar ele alınmıştır. İkinci bölümünde, biplot tekniği hakkında temel teorik kavramlar, Gabriel (1971) ile Gower ve Hand (1996)'in biplot yaklaşımlarından bahsedilmiştir. Daha sonraki bölümlerde sırasıyla Temel Bileşenler Analizi Biplot, Kanonik Değişken Analizi Biplot, Uzaklık Analizi Biplot, Bağlantı Biplot, Alan Biplot için temel kavramlar ve gerekli matematiksel teori verilmekte ve istatistiksel araştırmalarda bu yöntemlerin kullanımının önemi vurgulanmaktadır. Çalışmanın sekizinci bölümünde ise ekonomi, gıda ve enerji alanından elde edilen veri kümelerine önceki bölümlerde ayrıntılı olarak incelenen yöntemlerin uygulamalarına yer verilmektedir. Son bölümde sonuç ve öneriler tartışılacaktır.

Özet (Çeviri)

In this study, it was attempted to evidently present the biplot technique which has a quite complex theory in literature with real-life applications and to demonstrate that the use of biplot and the multivariate statistical methods have proven extremely effective in discovering the covered structures in data sets.In the first section of the study, the introduction to the topic and the preceding studies have been dealt with. In the second section, the fundamental theoretical concepts of biplot, also the Gabriel?s (1971) and Gower and Hand (1996)?s biplot approaches were argued. In the following sections, the basic concepts of Principal Component Analysis Biplot, Canonical Variate Analysis Biplot, Analysis of Distance Biplot, Collinearity Biplot, Area Biplot and necessary mathematical theory were respectively given and it was focused on the significance of the use of these theories in statistical researches. In the eighth section, the applications of the methods that have been examined in details in the previous sections were explored by obtaining the data sets from the economy, food and energy fields. The last section is to discuss the conclusions and recommendations.

Benzer Tezler

  1. Müşteri ürün tercihini belirlemede kullanılan çok değişkenli istatistiksel yöntemler: Grafiksel yaklaşım

    Multivariate statistical methods in identifying the customer product preference: The graphical approach

    BARIŞ ALKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. EMEL ÇANKAYA

  2. Seasonal forecasting and trend analysis in redefinedclimate zones: A deep learning and climate indicesapproach

    Yeniden tanımlanan iklim bölgelerinde mevsimsel tahminve eğilim analizi: Derin öğrenme ve iklim indisleriyaklaşımı

    NİDA ÇİFTCİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN

  3. Kısıtlı ordinasyon yöntemlerinden kanonik uyum analizi ve gereksizlik analizi yöntemlerinin karşılaştırılması: kardiyolojik veri seti üzerinde bir uygulama

    Comparison of canonical correspondence analysis and redundant analysis based on constrained ordination methods: an application on A cardiological data set

    MEHMET TAHİR HUYUT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BiyoistatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SIDDIK KESKİN

  4. Çok değişkenli verilerde robust kümeleme analizi ile boyut indirgeme ve birimlerin sınıflandırılması

    Dimension reduction and classification using robust cluster analysis in multivariate data sets

    HASAN BULUT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜKSEL ÖNER

  5. Multivariate and fuzzy clustering approaches to dynamic classification of traffic flow states

    Çok değişkenli ve bulanık yaklaşımlarla trafik akımının dinamik sınıflandırılması

    MEHMET ALİ SİLGU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLMİ BERK ÇELİKOĞLU