Geri Dön

Aykırı değer tespit yöntemlerinin karşılaştırılması: Türkiye dış ticaret verileri üzerine bir uygulama

A comparison of the outlier detecting methods: An application on Turkish foreign trade data

  1. Tez No: 530445
  2. Yazar: AYLİN KOLBAŞI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYDIN ÜNSAL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, İstatistik, Econometrics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 178

Özet

Veri analizinin amacı araştırma kapsamında toplanan çok sayıda değişkenle ilgili derlenen bilgilerin değerlendirilmesi ve özet hale getirilmesidir. Tutarlı bir analiz elde etmenin ilk adımlarından birisi merkezden uzak olan gözlemlerin tespit edilmesidir. Aykırı değerler genellikle hata ya da problem olarak dikkate alınsa da önemli bilgiler taşıdığı durumlar da olmaktadır. Ancak aykırı değerler genellikle yanlış model kurmaya, yanlı parametre tahminlerine ve doğru olmayan sonuçlara yol açmaktadır. Bu nedenle modelleme ve analiz yapmadan önce onların tespit edilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, dış ticaret verilerinde yer alan aykırı değerleri en doğru şekilde tespit edebilen yöntem belirlenmeye çalışılmıştır. Bunun için z-skor, medyan z-skor, box-plot, düzeltilmiş box-plot, B-H yöntemi, k-ortalama kümeleme yöntemi ve dayanıklı regresyon yöntemleri dış ticaret veri setine uygulanmış ve bazı kriterler dikkate alınarak aykırı değer tespit etme yöntemlerinin uygulama sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu kriterler ışığında dış ticaret veri setine uygulanabilecek en uygun aykırı değer tespit etme yöntemleri belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In many data analysis tasks a large number of variables are being recorded or sampled. One of the first steps in obtaining a consistent analysis is to identify observations that are far from the center. Outlier values often carry important information, even if they are considered to be errors or problems. However detected outliers lead to incorrect modeling, biased parameter estimates, and incorrect results. For this reason, it is very important to identify them before modeling and analyzing.In this study it has been tryied to determine the method of detecting outliers which can detect the outliers in foreign trade data in the most accurate way. For this, z-score, median z-score, box-plot, adjusted box-plot, B-H method, k-means clustering method and robust regression methods were applied to the foreign trade data set and the application results of outlier detection methods were compared by considering some criteria. In the light of these criteria, the most appropriate outlier detection methods that can be applied to the foreign trade data set have been determined.

Benzer Tezler

  1. Regresyonda aykırı değer tespit etme yöntemlerinin karşılaştırılması

    The comparison of the outlier detection methods in regression

    BERFİN SARAÇOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikEge Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN SAVAŞ SAZAK

  2. Aykırı değerlerin tespiti için kullanılan dayanıklı uzaklık yöntemlerinin karşılaştırılması

    The comparison of robust distance methods for outliers detection

    TUBA ÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PELİN KASAP

  3. Sağlam faktör analizi ve bir uygulama

    Robust factor analysis and an application

    BARIŞ ERGÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEKİ YILDIZ

  4. Çok değişkenli veride aykırı değerlerin tespiti için MVV yöntemi ve diğer yöntemlerle karşılaştırılması

    The MVV method for detecting outliers in multivariate data and a comparison with the other methods

    KÜBRA TURGUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. UFUK EKİZ

  5. Log-doğrusal modellerin olumsallık çizelgelerine uygulanması

    The application of log-linear models on contingency tables

    NİHAN ACAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN ERAR