Çok değişkenli veri analizinde anabileşenler metodu ile boyut indirgeme ve bir uygulaması
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 50050
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. İBRAHİM GÜNEY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Özdeğer, özvektör, Varyans, Boyut İndirgeme, Dağılım Matrisi, Anabileşen, Anabileşen analizi, Ana eksen, izdüşüm uzayı, Eigenvalue, Eigenvectors, Variation, Di mension reduction, Dispersion Matrix, Principle Components, Principle components Analysis, Projection space
- Yıl: 1996
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
XV ÖZET Çok değişkenli veri analizinde anabileşenler metodu ile boyut indirgeme ve bir uygulaması. Necmettin YILDIRIM Yüksek Lisans tezi, Matematik Bölümü Danışman: Yard. Doç. Dr. ibrahim GÜNEY Ocak, 1996 Bu çalışmada çok değişkenli veri analizinde ana bileşenler yöntemi ile boyut indirgemesi yapılıp bir örnek uygulama verilmiştir. Birinci bölümde, bu çalışmada kullanılacak bazı temel tanım ve kavramlar üzerinde durulmuştur. ikinci bölümde, Anabileşenler tanıtılarak, elde edilmesi açıklanıp uygulama alanlarından bazı örnekler verildikten sonra genel uygulamaları üzerinde durulmuştur. Üçüncü bölümde, Tunçbilek-Kütahya Garp Linyit İşlet meleri müessesesinden (GLÎ) alman son 7,5 yıllık orjinal ve kuru kömüre ait aylık kömür analiz raporlarından elde edilen verilerin SPSS 5.0 for Windows ve Excel 4.0 for Windows programlarıyla Anabileşen analizi yapılıp sonuçları üzerinde değerlendirme yapılmıştır. Dördüncü bölümde ise analiz sonuçlarını içeren çizelgeler ve grafikler verilmiştir.
Özet (Çeviri)
V SUMMARY Dimension reduction by using principle components in Multi variate Analaysis and an application. Necmettin YILDIRIM Master Thesis, Department of Mathematics Supervisor: Assoc. Prof. îbrahim GÜNEY January, 1996 In this study, we studied on dimension reduction by using principle component analysis (PCA) in the multivari ate analysis.And then we have given an application of PCA. In the first chapter, basic concepts and definitions in statistical theory were given which were used. In the second section, After given the definition of PCA, obtaining principle components by using the eigen vectors of dispersion matrix, applications of PCA and gen eralized PCA were given. In the third section, we have applied PCA for the original and dry coal data obtained from Tunçbilek-Kütahya GLÎ for last 7,5 years. And then we have interpreted the results of PCA. In the fourth section, tables and graphs related with the analysis were given.
Benzer Tezler
- Çok değişkenli istatistiksel boyut indirgeme yaklaşımı ile görüntü işleme üzerine bir araştırma
A study on image processing with multivariate statistical dimension reduction approach
EFE SARIBAY
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR ERTAŞ
- Bir boyut indirgeme yöntemi olarak anabileşenler analizi ve çok değişkenli istatistiksel kullanım alanları üzerine bir araştırma
Principal component analysis as a dimensionality tecnique and an application on the multivariate statistical using area
EFE SARIBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR ERTAŞ
- Üç girişli veri tablolarının ana bileşenli faktör analizi yöntemiyle incelenmesi ve bir uygulama
Başlık çevirisi yok
EYÜP SABRİ TÜRKER
- Burt tablolarının karşılaştırma analizi ile incelenmesi ve bir uygulama
Correspondance analysis of burt tables and its application
REŞİT ŞENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
MatematikYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM EMİROĞLU
- n < p boyutlu biyolojik verilerde farklı kümeleme yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi
A comparative study of different clustering methods on the biological data with n
İRFAN ÖZTÜRK