Geri Dön

Normal, multinomial, üssel (exponential) ve gamma dağılım gösteren veri yapıları ve eksik veri tiplerinde (MCAR, MAR, MNAR) tamamlama algoritmalarının parametre tahminleri üzerine etkileri

The effects of completion algorithms on parameter estimates in normal, multinomial, exponential and gamma distributed data structures and missing data types (MCAR, MAR, MNAR)

  1. Tez No: 555124
  2. Yazar: SERDAR İNAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞAKİR İŞLEYEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Eksik veri problemi araştırmacıların istatiksel analiz yaparken sürekli karşılaştıkları sorunlardan biridir. Eksik veri, çalışmayı yürüten bireyden, verisi toplanan kişilerin bilerek cevap vermemesinden, verilerin gözlenememesinden, veriyi kaydetmek için kullanılan ekipmanlardan ve bunun gibi nedenlerden kaynaklanabilmektedir. Verinin eksik olmasındaki en büyük sorun hemen hemen tüm istatistiksel analizler için eksiksiz bir veri setine ihtiyaç duyulmasıdır. Çalışmada dört dağılım türüne göre veriler üretilmiş, bu veriler eksik veri mekanizmaları olan MCAR, MAR ve MNAR tiplerine göre belli oranlarda eksiltilmiş ve bu eksiltilen veriler eksik veri analiz yöntemlerine göre tamamlanmışlardır. Türetilen veri, eksiltilen veri ve tamamlanan verilerin parametreleri hesaplanmış ve çıkan bu değerlerin karşılaştırmaları yapılmıştır. Sonuçta çoklu atama yönteminin diğer yöntemlere göre daha etkin ve tarafsız parametre tahminleri yaptığı tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The missing data problem is one of the main problems that researchers constantly encounter when performing statistical analysis. Missing data may result from the individual conducting the work, the inability of the data to be collected, the inability to observe the data, the equipment used to record the data, and the like. The biggest problem with the lack of data is the need for a complete set of data for almost all statistical analyses. In this study, data were produced according to four types of distribution, these data were decreased in certain ratios according to MCAR, MAR and MNAR types which are incomplete data mechanisms and these minimized data were completed according to missing data analysis methods. Calculated data, deducted data and parameters of the completed data were calculated and compared with these values. As a result, it has been determined that multiple imputation method makes more effective and neutral parameter estimation compared to other methods.

Benzer Tezler

  1. Tramvay kaza şiddetine etki eden faktörlerin çok terimli lojit model yöntemi ile araştırılması

    Investigation of factors affecting tram accident severity with multinomial logit model

    KADİR BERKHAN AKALIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    KazalarEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Raylı Sistemler Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞAFAK BİLGİÇ

    YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN ONUR TEZCAN

  2. Nitel tercih modelleri, çoklu logit, probit modeller ve bir uygulama

    Qualitative choice models, multinomial logit, probit models and an application

    ÖZGÜR SÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ HAKAN BÜYÜKLÜ

  3. Multinomial logit modeller ve bir uygulama

    Multinomial logit models and an application

    SEVİLAY KARAHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Tıbbi BiyolojiHacettepe Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN SARAÇBAŞI

  4. Multinomial probit modeller

    Multinomial probit models

    ZEHRA ALTINIŞIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    BiyoistatistikHacettepe Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. OSMAN SARAÇBAŞI

  5. Hisse senetleri getirilerinin lojistik regresyon ve doğrusal regresyon modelleri ile bir analizi

    An analysis of stock returns by logistic regression and linear regression models

    BURCU SARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    BankacılıkKadir Has Üniversitesi

    Bankacılık ve Finans Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURHAN DAVUTYAN

    YRD. DOÇ. DR. YASİN BARIŞ ALTAYLIGİL