Geri Dön

Çok değişkenli istatistiksel yöntemlerin karşılaştırmalı analizi

Comparative analysis of multivariate analysis methods

  1. Tez No: 621219
  2. Yazar: MUHAMMED BEDİR BAYDEMİR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KAMİL DURDU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, İstatistik, Econometrics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İnönü Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 116

Özet

Öğrencilerin başarı ortalaması, trafik kazası istatistikleri, tarım ve hayvancılıkta verimlilik, ekonomik veriler gibi günlük hayatta yer alan olaylarda sık sık istatistik yöntemlere gerek duyulduğu gibi önemli bilimsel çalışmaların sonuçları da istatistik yöntemlerle değerlendirilmektedir. İstatistiksel ilişkiler en basit anlamda bir bağımsız değişkenin bir bağımlı değişkeni etkilemesi temeline dayanmaktadır. Oysa doğa olaylarından sağlık alanındaki olaylara kadar değişken veya değişkenleri etkileyen birden çok faktör vardır. Tek değişkenli istatistiksel analizlerin eksikliği ve sınırlı olayları açıklayabilmesi, araştırmalarda çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemlerin kullanılmasını gerektirmiştir. Çok değişkenli istatistik yöntemlere alternatif olarak tek değişkenli yöntemlerin art arda uygulanması da düşünülebilir. Ancak bu durum birçok yöntem için değişkenler arasındaki etkileşimin ihmal edilmesine ve aynı zamanda tesadüfi hata oranlarının da artmasına neden olacaktır. Tek değişkenli hipotez testlerin art arda uygulanması ile çok değişkenli hipotez testlerinin sonuçları da aynı olmayabilir. Örneğin normallik testi için değişkenler tek tek test edildiğinde sıfır hipotezi kabul edilerek tüm değişkenlerin normal dağılıma uyduğu kabul edilebilir. Ancak değişkenler birlikte çok değişkenli normalliği sağlamayabilirler. Çok değişkenli istatistik yöntemler, bilginin birikimli olarak ilerlemesi ilkesiyle ihtiyaçları karşılamak üzere geliştirilmişlerdir. Tamamen aynı amaçla kullanılacak, tüm varsayımları da aynı olacak yeni bir yönteme ihtiyaç olmayacağı aşikardır. Her yöntem, varsayım ve göstergelerine göre özgün olacağından çok değişkenli istatistikler amaç ve yöntemlerine göre kesin bir sınıflandırmaya ayrılamazlar. Bu tez çalışmasında çok değişekenli istatistik ve bunların varsayımlarının sınanmasında kullanılan bazı yöntemlerin karşılaştırması yapılmıştır. Değişkenlerin ayrı ayrı tek değişkenli normalliği sağlamalarının çok değişkenli normalliği sağlamak için ölçü olup olmayacağı test edilmiştir. ANAHTAR KELİMELER: Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler, Çoklu Normal Dağılım, Diskriminant Analizi, Lojistik regresyon Analizi, Probit Analizi, Kümeleme Analizi, Faktör Analizi

Özet (Çeviri)

Statistical methods; the results of important scientific studies are also evaluated by statistical methods, such as the average achievement of students, traffic accident statistics, productivity in agriculture and animal husbandry, economic data, as well as frequently needed events in daily life. In the simplest sense, statistical relations are based on the effect of an independent variable on a dependent variable. However, there are multiple factors that affect the variables from natural events to health events. The lack of univariate statistical analyzes and its ability to explain limited events required the use of multivariate statistical analysis methods. As an alternative to multivariate statistical methods, the application of univariate methods consecutively can be considered. However, this will neglect the interaction between variables for many methods, and also lead to an increase in random error rates. The results of univariate hypothesis testing may not be the same with successive multivariate hypothesis testing. For example, if the variables are tested individually for the normality test, the null hypothesis is accepted and all variables can be considered to conform to the normal distribution. However, variables may not provide multivariate normality together. Multivariate statistical methods have been developed to meet the needs with the principle of cumulative progression of information. Obviously, there will be no need for a new method that will be used for the same purpose and all assumptions will be the same. Since each method will be unique according to its assumptions and indicators, multivariate statistics cannot be separated into a precise classification according to their aims and methods. In this thesis, a comparison of some of the methods used to test multivariate statistics and their assumptions has been made. It has been tested whether the variables provide individual univariate normality or not to provide multivariate normality. KEYWORDS: Multivariate Statistical Methods, Multiple Normal Distribution, Discriminant Analysis, Logistic Regression Analysis, Probit Analysis, Cluster Analysis, Factor Analysis

Benzer Tezler

  1. Proses eğitim mühendisliğinde çok değişkenli istatistiksel yöntemler

    Multivariate statistical methods in process system engineering

    LEVENT AKÇAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Kimya MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RIDVAN BERBER

  2. Multivariate and fuzzy clustering approaches to dynamic classification of traffic flow states

    Çok değişkenli ve bulanık yaklaşımlarla trafik akımının dinamik sınıflandırılması

    MEHMET ALİ SİLGU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Trafikİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLMİ BERK ÇELİKOĞLU

  3. Türkiye kalkınma planlarındaki sağlık göstergelerinin Birleşmiş Milletler İnsani Gelişim İndeksi ile karşılaştırmalı analizi

    Comparative analysis of health indicators in Turkish development plans with the United Nations Human Development Index

    SEVCAN AKTAR UÇAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Sağlık Yönetimiİstanbul Okan Üniversitesi

    Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR YARAR

  4. Faktör analizi yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi ve hayvancılık denemesine uygulanışı

    Examining factor analyses methods comparatively and applying to animal husbandry trial

    YADİGAR POLAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. G. TAMER KAYAALP

  5. Açımlayıcı faktör analizi ve kümeleme analizi ile matematik ve geometri tutum ölçeği üzerine bir çalışma

    A study on mathematics and geometry attitude scale byexploratory factor analysis and clustering analysis

    NURFER ÇİZMECİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    MatematikAkdeniz Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FÜSUN YALÇIN