Geri Dön

Bayesci doğrusal olmayan yapısal eşitlik modeli

Bayesian non linear structural equation model

PDF İndir

  1. Tez No: 409804
  2. Yazar: İLKAY ALTINDAĞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AŞIR GENÇ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 163

Özet

Yapısal Eşitlik Modeli, gözlenen ve gizil değişkenler arasındaki nedensel ve karşılıklı ilişkilerin bir arada bulunduğu modellerin test edilmesi için kullanılan kapsamlı istatistiksel bir yaklaşımdır. Pek çok bilim alanında kullanımı olan Yapısal Eşitlik Modeli, anlamlı modellerin test edilmesi ve ölçme için kapsamlı bir yöntem sağlamaktadır. Temel olarak, Doğrulayıcı Faktör Analizi, Path Analizi ve Regresyon Analizinin birleşimidir. Yapısal Eşitlik Modelinde genellikle başvurulan varsayım; gözlenen ve gizil değişkenler arasındaki ilişkilerin doğrusal olması yönündedir. Son zamanlarda, gözlenen ve gizil değişkenler arasındaki doğrusal olmayan ilişkiler ve bazı karmaşık durumlar için uygun modeller kurulmasının daha çok önemli olduğu kabul edilmektedir. Veri setinin kompleks olduğu ve normal dağılıma uygun olmadığı durumlarda klasik yöntemler her zaman iyi sonuç vermemektedir. Bu problemin giderilmesinde kullanılan Bayesci yöntem ham veri seti yerine örneklem kovaryans matrisini kullanarak analiz yapmaktadır. Bu çalışmada, Doğrusal Olmayan Yapısal Eşitlik Modellemesi için Bayesci Yaklaşım tüm bileşenleriyle ayrıntılı olarak ele alınmış ve teorik yapısı incelenmiştir. Çalışmada uygulama verisi olarak Türkiye İstatistik Kurumundan alınan 2013 yılına ait Yaşam Memnuniyeti Araştırması anket çalışmasından yararlanılmıştır. Uygulama kapsamında, ikametgâh memnuniyetini açıklayacak en uygun kurumsal modelin belirlenmesi amaçlamıştır. Bu amaçla uygun beş farklı modelleme yapılmış ve model karşılaştırma testlerini kullanarak en uygun model tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Structural Equation Model is a comprehensive statistical approach, which is used to test models that have combined and reciprocal causal relationship between observed and latent variables. Structural Equation Model, which is used in many scientific areas, provides a comprehensive method for testing and measuring meaningful theories. Basically, it is the combination of Confirmatory Factor Analysis, Path Analysis and Regression Analysis. The assumption generally considered in Structural Equation Model is that the relationship between observed and latent variables must be linear. Recently, making approriate modeling for non-linear relationship between observed and latent variables and for complex situations is considered to be much more important. When the data set is complex and is not normally distributed, the traditional methods do not always give the best results. Bayesian method, which is used in eliminating this problem, makes analyses using the sample covariance matrix rather than the raw data set. In this study, Bayesian methods for Nonlinear Structural Equation Modeling was discussed in detail with all components and its theoretical structures were examined. Application data set was obtained from Turkey Statistical Institute of Life Satisfaction Survey-2013. Within the application, it was aimed to determine the most appropriate organization model for explaining the domicile satisfaction. For this purpose, five different suitable modeling were used, and the most suitable model was determined using the model comparison test.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    707744

    Bayesci doğrusal olmayan ortak değişkenli Yapısal Eşitlik Modeli: Fomo sosyal medya bağımlılığı ve akademik motivasyon arasındaki ilişki

    Bayesian nonlinear covariate variable Structural Equation Model: The relationship between fomo social media addiction and academic motivation

    MURAT YILDIRIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT KARTAL

  2. Tez No

    547271

    Klasik ve Bayesci yapısal eşitlik modellerinde parametre tahminlerinin karşılaştırılması: Sıralı kategorik verilerle bir uygulama

    Comparison of parameter estimation in classic and Bayesian structural equation models: An application with ordered categorical data

    GİZEM ERKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN HÜSEYİN TATLIDİL

  3. Tez No

    39177

    Bayes tümleştirme teknikleri kullanılarak yüzey kurma ve ayrıt sezme

    Visual surface recontruction and boundary detection using bayesian integration

    BİLGE GÜNSEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ERDAL PANAYIRCI

  4. Tez No

    243730

    Doğrusal olmayan Bayesçi regresyon ve yüksek frekanslı ses sistemlerinde bir uygulama

    Bayesian analysis of nonlinear regression and its applications (ultrasonic calibration of nonlinear regression and its applications)

    MERAL ÇEVİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET ATIF EVREN

  5. Tez No

    553369

    Randomize olmayan klinik çalışmalarda en uygun eşleştirme analizi için makine öğrenme algoritmaları ile yeni propensity skor tahmin modellerinin geliştirilmesi

    Development of new propensity score estimation models with machine learning algorithms for optimal matching analysis in non-randomized clinical trials

    EMRE DEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BiyoistatistikAnkara Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERDAL KENAN KÖSE

Geri Dön