Çoklu bağlantı sorununun kanonik korelasyon belirteçleri üzerine etkisi
The effects of the multicollinearity problem on the canonical correlation markers
- Tez No: 417396
- Danışmanlar: PROF. DR. EMİNE ARZU KANIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Kanonik korelasyon analizi, çoklu bağlantı, değişken sayısı, istatistiksel anlamlılık, örnek genişliği, Canonical correlation analysis, multicollinearity, number of varibles, statistically significient, sample sizes
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2019
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERAL ÇETİN
- Ölçüm hatalarının doğrusal modellerdeki çoklu bağlantı sorununa etkisi
The effect of measurement errors on multicollinearity problem in linear models
ŞAHİKA GÖKMEN
- 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
2023
İstatistikNecmettin Erbakan Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN KARAKOCA
- Bağımsız bileşenler analizi ile çoklu bağlantı sorununa bir yaklaşım
An approach to multicollinearity problem with independent components analysis
NURBANU BURSA
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN HÜSEYİN TATLIDİL
- 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
2019
ZiraatVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SUNA AKKOL