Geri Dön

Çok değişkenli istatistiksel dağılımlar diskriminant analizi ve uygulama

Multivariante statistics distribution, discriminant analysis and application

  1. Tez No: 57260
  2. Yazar: MUSTAFA TEMEL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YÜCEL YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1996
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Trakya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 111

Özet

ÖZET Matematiğe en fazla ihtiyaç duyan bilim dallarından biri olan fiziğin önemli konularından birisi olan vektörlerin yardımıyla, matrislarin elemanları tanımlandı. Tanımlanan matrislerle istatistiğin özü olan ortalamalar, standart sapma, varyans ve covaryans hesapları yapıldı. Bunlardan elde edilen sonuçlardan matris cebrinin analizi yapıldı ve bunun tek - çok değişkenli normal dağılım için önemi ortaya çıkarılarak uygulamada nasıl kullanılacağı araştırıldı. Yine çok değişkenli normal dağılım ve matris cebrinden faydalanarak istatistikte çok önemli olan sınıflamaların nasıl yapılacağı, sınıflamalar yapılırken dikkat edilmesi gereken noktaların ne olduğu ve yapılan yanlış sınıflandırmalarından ortaya çıkan hatanın hesapları yapıldı. Farklı metodlarla yapılan yanlış sınıflandırma hesapları arasındaki ilişki gözlendi, sonuç olarak bir sınıflandırmanın yapılmasında matris cebrinin ve normal dağılımın önemi ortaya çıkarıldı.

Özet (Çeviri)

SUMMARY The elements of matrix were identified with the help of vectors, one of the most important subjects of physics. Concerning with these matrix, the means, the standart deviations, the variances and covariances calculations were put forward. As a result of these works, matrix algebra was analysed, and the importance of this was examined for bivariante and multivariante distribution. The classifications were made with the help of multivariate distribution and matrix algebra, and the mistakes which took place at this classification were calculated. The connection between misclassifications, made by different methods was investigated, and as a result, the importance of matrix algebra and normal distribution was studied at a classification.

Benzer Tezler

  1. Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının oluşturulmasında istatistiksel yöntemlerin ve yapay sinir ağlarının kullanılması: Kumluca-Ulus (Bartın) bölgesi

    Usage of statistical techniques and artificial neural networks in producing landslide susceptibility maps based on geographical information systems: Kumluca-Ulus (Bartın) region

    NESLİHAN YÜKSEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Jeoloji MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. HÜSNÜ AKSOY

  2. Çok değişkenli istatistiksel yöntemlerin karşılaştırmalı analizi

    Comparative analysis of multivariate analysis methods

    MUHAMMED BEDİR BAYDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Ekonometriİnönü Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KAMİL DURDU

  3. Bulimiya neuroza olgularının çok değişkenli klinik incelemesi

    Başlık çevirisi yok

    H.HALE İMRE

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Psikiyatriİstanbul Üniversitesi

    Psikiyatri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİKA YÜKSEL

  4. Arşimedyen kapulaları kullanılarak yeni iki değişkenli bir istatistiksel dağılımın elde edilmesi

    Obtaining a new bivariate statistical distribution using archimedean copulas

    RAHİME NUR ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikSelçuk Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BUĞRA SARAÇOĞLU

  5. Bazı çok değişkenli normallik testlerinin karşılaştırılması

    Comparison of some multivariate normality tests

    DEMET YÜKSEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM ALPU