Çok değişkenli verilerin grafiksel sunumu
Graphical presentation of variable data
- Tez No: 565198
- Danışmanlar: PROF. DR. MAHMUT KARTAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, İşletme, Statistics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Çok değişkenli grafikler, tek değişkenli grafikler, kalitatif değişkenli grafikler, kantitatif değişkenli grafikler, tablolar, Multivariate graphs, univariate graphs, qualitative graphs, quantitative graphs, tables
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 136
Özet
Bu çalışmada çok değişkenli verilerin çeşitli grafiklerle sunumu yapılmıştır. Tek değişken ve çok değişken farkının anlaşılabilmesi adına tek değişkenli birçok grafik türü de çizilmiştir. Grafikler çizilirken 8 adet paket program ve 3 adet grafik çizimi sitesi kullanılmış olup, toplamda 43 olmak üzere 38 adet farklı grafik türü çizilmiştir. Çalışmanın amacı; basit, anlaşılır ve görsel açıdan dikkat çekici olması gibi esas amaçlarına uygun şekilde oluşturulan tek değişkenli ve çok değişkenli grafiklerin, rahatlıkla kullanılması, verilerin grafiklere aktarılması ve üstünde pek durulmayan çok değişkenli grafiklerin kullanılmasına teşviktir. Grafiklerin çizim aşamalarının bulunması, kullanacak kişi için kolaylık sağlayacak önemli bir kılavuz niteliğindedir. Bu çalışmada veriler, kalitatif veri ve kantitatif veri olarak ayrılıp grafikler oluşturulmuştur. Ancak birçok grafik her iki tür verinin uygulamasıyla da çizilebilir.
Özet (Çeviri)
In this study, multivariate data were presented with various graphs. In order to understand single variable and multivariate difference, many types of univariate graphs are also drawn. 8 graphics programs and 3 graphic drawing sites were used. A total of 38 different graph types are drawn. Graphs are formed without deviating from the main objectives such as simple, clear and visually remarkable graphics; it has become very useful with the application of appropriate data sets. The drawing stages of the graph are a guide for the user. In this study, the data were separated qualitatively and quantitatively and graphs were formed. however, many graphs can be drawn by applying both types of data.
Benzer Tezler
- Parametrik olmayan çok değişkenli analiz tekniği; Homojenleştirme analizi
A Non-parametric multivariate analysis technique: Homogeneity analysis
MELTEM GÜLSÜN ÇATANA TUNA
Doktora
Türkçe
1999
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY (BAŞARIR) KIROĞLU
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Silah taşıyıcılı askeri bir araç dinamiğinin modellenmesi ve uyarlamalı kontrolü
Modeling and adaptive control of a military vehicle dynamics with weapon carrier
DOĞUKAN ZAİF
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Makine MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ARİF ŞEN
- Kuzey Marmara Otoyolu'nda meteorolojik koşullarla trafik akım parametreleri arasındaki ilişkilerin incelenmesi
Investigation of relationships between meteorological conditions and traffic flow parameters on Northern Marmara Motorway
DENİZ SUCULARLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT ERGÜN