Çok değişkenli istatistiksel yöntemlerin karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of multivariate analysis methods
- Tez No: 621219
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KAMİL DURDU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, İstatistik, Econometrics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Aralık değerli zaman serileri öngörü yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparision of interval-valued time series forecasting methods
EBRUCAN İSLAMOĞLU
Doktora
Türkçe
2015
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FARUK ALPASLAN
- Türkiye'de yayılış gösteren su sıçanı Arvicola amphibius (Linnaeus, 1758) (Mammalia: Rodentia) populasyonlarının MtDNA (Sitokrom B ve kontrol bölgesi) varyasyonları
MtDNA (Cytochrome B and control region) variations of water vole Arvicola amphibius (Linnaeus, 1758) (Mammalia: Rodentia) populations distributed in Turkey
PERİNÇEK SEÇKİNOZAN ŞEKER
- Zaman serilerinde yapay sinir ağları ve bulanık mantığa dayalı tahmin ve bir uygulama
Time series forecasting based on artificial neural networks and fuzzy logic and an application
MUHAMMET ATALAY
Doktora
Türkçe
2015
İstatistikİstanbul Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ERDAL BALABAN
- Machine learning applications for time series analysis
Zaman serileri analizi için makine öğrenmesi uygulamaları
MERT CAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATABEY KAYGUN
- Enabling adaptive road lighting through lighting class prediction with real time and historical data
Gerçek zamanlı ve geçmiş veriye dayanan aydınlatma sınıfı tahmini ile uyarlanabilir yol aydınlatmasının sağlanması
HASAN MERT TOKGÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BERKER YURTSEVEN
- Comparative performance analysis of variable selection methods in linear: A full factorial design simulation study
Doğrusal modellerde değişken seçim yöntemlerinin karşılaştırmalı performans analizi: Tam faktöriyel tasarımlı simülasyon çalışması
MEHMET Bİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL