Bayesci yapısal eşitlik modellemesi: Teknoloji kabul modeli uygulaması
Bayesian structural equation modeling: Technology acceptance model application
- Tez No: 483568
- Danışmanlar: PROF. DR. VEYSEL YILMAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
Bu tez çalışmasında, Yapısal Eşitlik Modellerinde sıklıkla kullanılan ve klasik tahmin yöntemlerine alternatif olan Bayesci tahmin yöntemi, önerilen bir Teknoloji Kabul Modeli kullanılarak test edilmiştir. Bunun yanı sıra, Bayesci yöntem hakkında detaylı bilgi verilmiş, yöntemin tahmin aşamaları araştırmacılar için tekrarlanabilir olması açısından adımlara bölünmüş ve her bir adım detaylı olarak incelenmiştir. Bu tez, hesaplama teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte istatistiksel çıkarsamalar yapmada popüler hale gelen Bayesci Yöntemin Yapısal Eşitlik Modellerinde nasıl kullanıldığını göstermekte ve bunun için geçerli parametre tahmin aşamalarını kapsamaktadır. Çalışmada, Yapısal Eşitlik Modellerinde, parametre tahmini için En Çok Olabilirlik yöntemi, Sağlam En Çok Olabilirlik yöntemi ve Bayesci yöntem kullanılmıştır. Bayesci yöntemde, her bir parametreye ait sonsal dağılım elde etmek için Markov Zinciri Monte Carlo yöntemi ve her bir sonsal dağılımdan örnek çekmek için de Gibbs örneklemesi yöntemi kullanılmıştır. Bu çalışmada, Bayesci tahmin yöntemi ile küçük örneklem boyutunda uygun tahminler elde edilebildiği bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
In this thesis, Bayesian estimation method, which is frequently used in Structural Equation Models as an alternative to classical estimation methods, has been tested using a proposed Technology Acceptance Model. In addition to this, detailed information about the Bayesian method was given, prediction stages of the method was divided into steps and each step was examined in detail to be reproducible for researchers. This thesis shows how the Bayesian Method, which has become popular in making statistical inferences with the development of computing technologies, is used in Structural Equation Models, and it covers parameter estimation steps for this purpose. In this study, Maximum Likelihood method, Robust Maximum Likelihood method and Bayesian method were used for parameter estimation in Structural Equation Models. In the Bayesian method, the Markov Chain Monte Carlo method was used to obtain the posterior distribution of each parameter, and the Gibbs sampling method was used to draw the samples from each posterior distribution. In this study, it was found that appropriate estimates can be obtained in small sample sizes with the Bayesian estimation method.
Benzer Tezler
- Sosyal ve duygusal beceriler arasındaki ilişkilerin incelenmesindesıklıkçı ve bayesci yapısal eşitlik modellerinin karşılaştırılması
A comparison of frequentist and bayesian structural equationmodels in examining the relationships between social andemotional skills
İBRAHİM HELVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimHarran ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CAHİT POLAT
- Yapısal eşitlik modellerinde parametre tahmininde gibbs örneklemesi
Parameters estimation with gibbs sampling in structural equation models
SANEM ŞEHRİBANOĞLU
- Bayesci doğrusal olmayan yapısal eşitlik modeli
Bayesian non linear structural equation model
İLKAY ALTINDAĞ
- Yapısal eşitlik modellerde parametre tahminlerinde klasik ve bayesci bir yaklaşım
A classical and bayesian approach for parameter estimation in structural equation models
NACİ MURAT
Doktora
Türkçe
2012
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ALİ CENGİZ
- 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
2019
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN HÜSEYİN TATLIDİL