Karma dağılım modellerine dayalı kümeleme analizi ile illerin gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi
Determination of development levels of provinces by clustering analysis based on mixture distribution models
- Tez No: 688254
- Danışmanlar: PROF. DR. ÜLKÜ ERİŞOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
Bu çalışmada Türkiye'deki illerin 2019 yılı için seçilmiş gelişmişlik göstergelerine göre çok değişkenli normal dağılımın karmasına dayalı kümeleme analizi ile gelişmişlik düzeyleri belirlenmiştir. Başlangıç küme merkezlerinin seçimi için yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem ile kümelerin gelişmişlik sıralaması otomatik olarak elde edilmektedir. Uygun küme sayısının belirlenmesinde Akaike ve Bayesci bilgi kriterlerinin kullanıldığı çalışmada gelişmişlik düzeyi bakımından dört farklı küme oluşturulmuştur. Çalışma sonucunda İstanbul ilinin tek başına oluşturduğu küme en gelişmiş küme olarak belirlenmiştir. Ayrıca gelişmişlik düzeyinin belirlenmesinde en etkili değişken kişi başına gelir değişkeni olmuştur.
Özet (Çeviri)
In this study, the development levels of the provinces in Turkey were determined by cluster analysis based on the mixed multivariate normal distribution according to these lected development indicators for 2019. A new method is proposed for the selection of initial cluster centers. With the proposed method, the development ranking of the clusters is obtained automatically. In the study, in which Akaike and Bayesian information criteria were used to determine the appropriate number of clusters, four different clusters were formed in terms of development level. As a result of the study, the cluster formed by the province of Istanbul alone was determined as the most developed cluster. In addition, the most effective variable in determining the level of development has been the percapita income variable.
Benzer Tezler
- Karma dağılım modelleri kullanılarak çok değişkenli veride grup yapılarının belirlenmesi, ayrıştırılması, kümelenmesi ve sınıflandırılması
Determination of group structures in multivariate data, discrimination, clustering and classification using mixture distribution models
MARUF GÖGEBAKAN
- Evaluating travel mode decisions and transport models in understanding transit equity: The case of greater Toronto and Hamilton area
Toplu taşımada eşitliği anlamaya yönelik olarak yolculuk türü kararlarının ve ulaşım modellerının değerlendirilmesi: Büyük Toronto alanı ve Hamilton bölgesi vaka çalışması
ELNAZ YOUSEFZADEH BARRİ
Doktora
İngilizce
2022
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EDA BEYAZIT İNCE
DOÇ. DR. STEVEN FARBER
- Karma dağılım modellerine dayalı ayrıştırma analizi ve sınıflandırma
Discriminant analysis based on mixture distribution models and classification
NAZİF ÇALIŞ
- Kümülatif, ideal nokta ve karma modeller altında bayesıan ve nonbayesıan yöntemler ile yetenek kestirimlerinin doğruluğunun ve sınıflama indekslerinin incelenmesi
Investigation of accuracy of ability estimations and classification indices under cumulative, ideal point and mixed model with bayesian and nonbayesian methods
SERPİL ÇELİKTEN DEMİREL
Doktora
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHTAP ÇAKAN
- Ortaokul ve lise öğrencilerinin internet bağımlılığı ve problemli internet kullanımının incelenmesi
An investigation of internet addiction and problematic internet use of secondary and high school students
NURİ ERDEMİR
Doktora
Türkçe
2021
Eğitim ve Öğretimİnönü ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA KUTLU