Geri Dön

Optimal ölçekleme teknikleri ve bir uygulama

Optimal scaling techniques and an application

  1. Tez No: 606449
  2. Yazar: ENGİN KARAMAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÇİĞDEM ARICIGİL ÇİLAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, İşletme, Statistics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 119

Özet

Sosyal Bilimler alanında yapılan araştırmalarda veriler daha çok kategorik değişkenlerden oluşur. Ancak bu tür verilerle çalışmak bir çok varsayımın sağlanmasında soruna neden olmaktadır. Kategorik verilere dönüşüm uygulanarak bu soruna çözüm geliştirmek bir çok araştırmacı için önem arz eder. Bu çözümlerden biri de Optimal Ölçekleme ya da diğer adıyla Gifi Yöntemi'dir. Optimal Ölçekleme ile kategorik verilerin ölçek özellikleri bozulmadan hem sürekli veriye dönüşümü sağlanır hem de bilgi kaybı engellenir. Bu tezde; cep telefonu kullanımının, uyku düzeni üzerine etkisinin olup olmadığını, var ise hangi değişkenlerce açıklandığı Regresyon Analizi ile belirlendi. Araştırma da toplam 491 kişiye uygulanan anket verileri analiz edildi. Veri seti tamamı kategorik 1 bağımlı, 25 bağımsız değişkenden oluşmaktadır. Bu kadar çok bağımsız değişkene aynı anda Regresyon Analizi uygulamak gerek verimlilik gerekse de öngörü geliştirme açısından zorluk yaratacaktır. Araştırmamızın temel savı, en az değişkenle en uygun modeli saptamaktır. Bunun için kullanılan yöntem, bir çok opsiyonel seçeneği içinde barındırarak araştırmacıya çözüm arayan bir sezgisel yöntem olan Genetik Algoritmalardır. Böylece belirli bir amaç fonksiyonu doğrultusunda en iyi çözümü bularak optimal sonuca ulaşılacaktır. Bunun için kullanılacak olan amaç fonksiyonu olarak, Hamparsum Bozdoğan (1988) tarafından geliştirilen model yalınlığı ve uyum iyiliğinin yanısıra modelin karmaşıklığını da dikkate alan ICOMP (Information Complexity) ve onun özel hali ICOMP (IFIM) belirlenmiştir. Sonuç olarak Algoritma için gerekli kısıt ve seçimler yapılarak, 25 bağımsız değişken içerisinden bağımlı değişkeni açıklayabilecek ve amaç fonkisiyonuna en uygun alt seti verecek regresyon modeli tespit edilmiş ve model oluşturulmuştur.

Özet (Çeviri)

In the studies conducted in the field of Social Sciences, the data consists of categorical variables. However, working with such data causes problems in providing many assumptions. Developing solutions to this problem by applying transformation to categorical data is important for many researchers. One of these solutions is Optimal Scaling or Gif Method. With Optimal Scaling, the categorical data is transformed into continuous data without disturbing the scale properties and information loss is prevented. In this thesis; Regression analysis was used to determine whether mobile phone use has an effect on sleep patterns, and if so, which variables are explained. In the research, the survey data applied to a total of 491 people were analyzed. The data set consists of 25 independent variables, all of which are categorically dependent. Applying Regression Analysis to so many independent variables at the same time will create difficulties in terms of both productivity and forecasting. The main argument of our research is to determine the most appropriate model with the least variable. Genetic Algorithms, which is an intuitive method that seeks solutions to the researcher by incorporating many optional options, are used for this purpose. Thus, an optimal result will be achieved by finding the best solution for a specific purpose function. For this purpose, ICOMP (Information Complexity) and ICOMP (IFIM), which takes into account the complexity of the model as well as the model simplicity and goodness of fit developed by Hamparsum Bozdoğan (1988), have been determined as the objective function to be used for this purpose. As a result, the necessary constraints and choices were made for the algorithm, and the regression model that could explain the dependent variable among the 25 independent variables and gave the most appropriate subset to the objective function was determined and the model was created

Benzer Tezler

  1. Adaptive scalable video coding

    Uyarlanır ölçeklenebilir video kodlama

    EMRAH AKYOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT TEKALP

  2. Dimension reduction for tree-structured data

    Ağaç yapılı veriler için boyut indirgeme

    ERDİNÇ DURAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA KEMAL TURAL

    PROF. DR. CEM İYİGÜN

  3. Computer aided detection of spina bifida using features derived from curvature scale space and Zernike moments

    Eğrilik ölçek uzayından ve Zernike momentlerinden türetilen özniteliklerle spina bifidanın bilgisayar destekli tanısı

    UMUT KONUR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SADIK FİKRET GÜRGEN

  4. Comprehensive risk mapping and fire station optimization for forest fire management: An application in Antalya

    Orman yangını yönetimi için kapsamlı risk haritalama ve yangın istasyonu optimizasyonu: Antalya uygulaması

    ZÜHAL ÖZCAN YAVUZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR KABAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ ÇAĞLAYAN

  5. Anomaly detection using machine learning techniques: A comparative study on first payment default prediction in retail loans

    Yapay öğrenme yöntemleriyle anomali saptanması: Bireysel kredilerde ilk ödemede batma tahmini üzerine karşılaştırmalı bir çalışma

    AHMET TALHA YİĞİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bankacılıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ