Geri Dön

Türkiye'de illerin 2002-2008-2013-2018 yılları sosyo ekonomik verileri yardımıyla bulanık kümeleme analizi yöntemlerinin karşılaştırılması

Comparison of fuzzy clustering analysis methods with socio-economic data of provinces in Turkey 2002-2008-2013-2018

  1. Tez No: 677578
  2. Yazar: OKAN ÇELİK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NECATİ ALP ERİLLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 119

Özet

Ülke içinde illerin sosyoekonomik durumlarının karşılaştırılması, politika üretmekte ve uygulamada belirleyici bir etkendir. Bir ülkedeki iller arasındaki dengelerin belirlenmesi için, doğruya en yakın sonuçları veren sosyoekonomik veriler kullanılmaktadır. Sosyo-ekonomik veriler ile yapılacak sınıflama çalışmalarının illerin veya bölgelerin değişimini de ortaya koyması açısından karar vericiler açısından önemi büyüktür. Kümeleme Analizi de sınıflama çalışmalarında en çok kullanılan yöntem olan literatürde kullanılmaktadır. Bu çalışmada Türkiye'deki illere ait sosyoekonomik göstergeler, bulanık kümeleme analizinde sıkça kullanılan Gustafson Kessel (GK), Gath-Geva (GG) ve Bulanık C-Ortalamalar (FCM) yöntemi kullanılarak sınıflandırılmıştır. Türkiye'deki iller 2002, 2008, 2013 ve 2018 yıllarındaki sosyo-ekonomik, Tarım, Eğitim, Sağlık ve Demografik verileri yardımıyla kümelere ayrılmışlardır. Çalışmada kullanılan veriler, Türkiye İstatistik Kurumu'nun internet adresinden alınmış ve derlenmiştir. Kümeleme Analizleri MATLAB.2009 paket programı ile yapılmıştır. Her analiz için en uygun küme sayısı Yapay Sinir Ağına dayalı Küme Geçerlilik İndeksi ile belirlenmiştir. Elde edilen kümeleme sonuçlarına göre Türkiye'deki illerin farklı yıllara ve farklı yöntemlere göre sınıflara ayrılmasında belirli bir düzen olamdığı görülmektedir. Özellikle sosyo-ekonomik verilerin dönemsel farklılıkları, bölgeler arası yüksek değişimlerin bu sonuçta etkili olduğu düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

Comparing the socioeconomic status of provinces within the country is a determining factor in policy production and implementation. To determine the balances between provinces in a country, socioeconomic data is used, which gives the closest results to the truth. Socio-economic data and classification studies are of great importance for decision makers in terms of revealing the change of provinces or regions. Clustering analysis is also used in the literature, which is the most commonly used method in classification studies.In this study, socio-economic indicators of provinces in Turkey were classified using Gustafson Kessel (GK), Gath-Geva (GG) and Fuzzy C-Means (FCM) method, which are frequently used in fuzzy clustering analysis. Provinces in Turkey were divided into clusters with the help of socio-economic, Agriculture, Education, Health and demographic data in 2002, 2008, 2013 and 2018. The data used in the study was taken and compiled from the Internet address of the Turkish Statistical Institute. Clustering analysis was made with the MATLAB.2009 package program. The optimal number of clusters for each analysis was determined by the cluster validity index based on the artificial neural network. According to the results of the clustering obtained, there is no specific order in the division of provinces in Turkey into classes according to different years and different methods. In particular, periodic differences in socio-economic data, high interregional changes are thought to be related to this result.

Benzer Tezler

  1. Türkiye'nin 2002 - 2013 periyodunda gerçekleştirdiği dış ticaretin iller bazında incelenmesi

    The investigation of the foreign trade based on the provinces which Turkey realized over the 2002 - 2013 period

    ENGİN PAYAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Ekonometriİstanbul Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA TEKİN

  2. Türkiyede uyuşturucu suçu ile illerin sosyo-ekonomik durumu arasındaki ilişki

    The correlations were examined between drugs related crimes and socio-economic factors in Turkey

    MİKAİL UÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Kamu YönetimiBeykent Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. KENAN GÖÇER

  3. Avrupa Birliği NUTS sisteminin Türkiye'de uygulanması: İstatistiki bölge birimleri sınıflaması (IBSS) sisteminin sınanması

    Implementation of European Union NUTS system in Turkey: Testing no-menclature of territorial units for statistics (IBSS)

    ÖZGE ACAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. KÜBRA CİHANGİR ÇAMUR

  4. Exploring spatial patterns and hotspots of hepatitis A and amoebic dysentery using GIS and geostatistical analysis in Turkey

    Türkiye'de amipli dizanteri ve hepatit A hastalıklarının mekansal doku ve sıcak noktalarının CBS ve geoistatistik analizler ile incelenmesi

    RUUSA-MAGANO DAVID

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU

  5. Güneydoğu Anadolu Projesi ve bölgesel gelişme

    Southeastern Anatolian Project (GAP) and regional development

    ENVER CENAN İNCE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİYE AHU AKGÜN