Geri Dön

Çoklu bağlantı sorununun kanonik korelasyon belirteçleri üzerine etkisi

The effects of the multicollinearity problem on the canonical correlation markers

  1. Tez No: 417396
  2. Yazar: MERVE TÜRKEGÜN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EMİNE ARZU KANIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Kanonik korelasyon analizi, çoklu bağlantı, değişken sayısı, istatistiksel anlamlılık, örnek genişliği, Canonical correlation analysis, multicollinearity, number of varibles, statistically significient, sample sizes
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mersin Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 131

Özet

İki ya da ikiden fazla değişken kümeleri arasındaki ilişkinin araştırılmasında kullanılan kanonik korelasyon analizi çok değişkenli istatistik yöntemlerinden biridir. Kümelerde yer alan değişkenler arasındaki ilişkiyi tek tek incelemek yerine kümeler arasındaki maksimum korelasyonlu yapıları ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır. Kanonik korelasyon analizinin uygulanabilmesi için bazı kısıtlayıcı varsayımların sağlanması gerekmektedir. Bu varsayımlardan biri olan çoklu bağlantı sorunu, ortaya çıktığında kanonik korelasyon analizi güvenilir sonuçlar vermemektedir. Bu çalışmamızda, iki değişken kümesi için kanonik korelasyon analizi ve işlem aşamaları anlatılmıştır. Farklı değişken sayılarına sahip iki kümede çoklu bağlantı problemi varken, kanonik korelasyon katsayısına ait istatistiksel anlamlılığın nasıl etkilendiği araştırılmıştır. Her iki kümede değişken sayısı sırasıyla 2, 3, 4, 5, 6 alınarak her set için r = 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.99 korelasyonları için uygun örnek genişlikleri hesaplanarak MNRD programı yardımıyla korelasyonlu veriler üretilmiştir. Bu işlem 1000 kez tekrarlanmıştır. Elde edilen verilere SPSS 17.0 programı ile Syntax Editor menüsü kullanılarak kanonik korelasyon analizi uygulanmıştır. Yapılan simülasyon sonuçlarına göre; çoklu bağlantı problemi varken kümelerdeki değişken sayısı arttığında, birinci kanonik korelasyon katsayıları %80 ve üzeri güç ile istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

Canonical correlation analysis that is used to search between two or more than two variable sets' relationship is one of the multivarite statistical methods.It aims to reveal between sets maximum correlation structures, instead of one by one examinig the relationship between variables in sets. To execute the canonical correlation analysis is necessary to provide some restrictive assumptions. When the multicollinearity problem that one of the these assumptions occure, canonical correlation analysis does not give reliable results. In this study, canonical correlation analysis and process steps are explained for two variables sets. The statistically significant for canonical correlation coefficients was explored how it was influenced if there is multicollinearity at the different numbers of variables in the two sets. It was taken the number of variables respectively 2,3,4,5,6 in the both sets and it was calculated suitable sample sizes for correlations r = 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.99. , data with correlation generated with MNRD programme. This process was repeated 1000 times. Data of generated was performed canonical correlation analysis with the SPSS 17.0 Syntax Editor menu. According to the simulation results; when there is multicollinearity problem, it was observed that the first canonical correlation coefficients are statistically significant with over 80% of power when increasing the number of variables in the sets.

Benzer Tezler

  1. Doğrusal regresyonda Ridge,liu ve LASSO tahmin edicileri üzerine bir çalışma

    A study on Ridge, Liu and LASSO estimator in linear regression

    AYŞE KÜÇÜK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERAL ÇETİN

  2. Ölçüm hatalarının doğrusal modellerdeki çoklu bağlantı sorununa etkisi

    The effect of measurement errors on multicollinearity problem in linear models

    ŞAHİKA GÖKMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EkonometriGazi Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR KILIÇKAPLAN

  3. Çoklu Doğrusal Regresyon Modellerinde çoklu bağlantı ve aykırı gözlem durumunda alternatif tahmin edicilerin etkinliklerinin incelenmesi

    Investigation of the efficiency of alternative estimators in multiple linear regression models in case of Multicollinearity and Outlier Observation

    LATİF ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikNecmettin Erbakan Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN KARAKOCA

  4. Bağımsız bileşenler analizi ile çoklu bağlantı sorununa bir yaklaşım

    An approach to multicollinearity problem with independent components analysis

    NURBANU BURSA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN HÜSEYİN TATLIDİL

  5. Kısmi en küçük kareler regresyonu ve temel bileşenler regresyon yöntemlerinin incelenmesi ve hayvancılıkta uygulaması

    Partial least squares regression and principal components regression investigation methods and applications in animal husbandry

    SEDA AKYÜREK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SUNA AKKOL