Geri Dön

Denemelerde eksik verilerin iterasyon ve kovaryans metotları ile tahmini ve karşılaştırılması

Estimation and comparison of the missing data by using iteration and covariance methods in the experimental designs

  1. Tez No: 702733
  2. Yazar: İRFAN ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NECATİ YILDIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Harran Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Ana faktörlerin etkisi ve araştırıcının kontrolü dışında, verilerde meydana gelen boş deneme ünitelerine eksik müşahede denilmektedir. Herhangi bir deneme planında kayıp değerin bulunması planlı bir denemenin dengeli yapısını bozacağından normal varyans analizi yapılamayacaktır. Böyle bir durumda ya en küçük kareler metodu uygulanır veya kayıp değerin bulunduğu ünitedeki gözlem değeri bulunup yerine yazıldıktan sonra varyans analizi yapılır. Pratikte kompleks dengesiz deneme planlarında en küçük kareler metodunu uygulamak oldukça zor olduğundan genellikle araştırıcı tarafından tercih edilmemektedir. Eksik müşahedenin bulunduğu denemede varyans analizi birkaç farklı yöntemle yapılmaktadır. Bu çalışmada, eksik müşahedenin tahmininde iterasyon ve kovaryans analizi metodunun nasıl kullanılacağı gösterilmiş ve eksik müşahede yerine yazıldıktan sonra yapılan analiz sonuçları karşılaştırılmaya çalışılmıştır. Metotlar tesadüf blokları ve latin kare deneme planlarında elde edilen verilere uygulanmıştır. Sonu olarak iterasyon metodu basit planlarda bazı avantajlara sahip olmasına rağmen kompleks planlarda elverişli bulunmamıştır. Eksik müşahedenin ve sapmasız kareler ortalamalarının tahmininde kovaryans analizi metodunun uygulanması hem basit hem de kompleks deneme planları için oldukça kolaydır.

Özet (Çeviri)

An empty experimental unit which occur in the data without effect of main factor and control of researcher is called missing observation. To make a normal analysis of variance is impossible when enough missing observation is exist in the data due to the unbalance structure of planned experiment. In this case either we have to use special least square methods or to use normal analysis of variance after estimation of missing observation. In practice if you have complex experimental design, it is very difficult to apply least square estimation methods. Therefore, usually least square method has not been preferred by experimenters. Analysis of variance can be done by using some kind of methods on data with missing observation in the planning experiments. In this study we show that how to estimate of missing data by using iteration and covariance analysis methods and we tried to compare the results of analysis after replacing the missing data. This two methods have been applied for estimating missing data obtained from randomized complete block and latin square designs. As a result, iteration methods although have some advantages for simple experimental designs but have not for complex designs. Estimation of missing data and unbiased mean square by covariance analysis methods with computer is very easy for both simple and complex experimental designs.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    919748

    A radiogenomics-based approach to clinical decision making

    Klinik karar vermede radyogenomik tabanlı bir yaklaşım

    MERVE KAŞIKCI ÇAVDAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    BiyoistatistikHacettepe Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDEM KARABULUT

    DOÇ. DR. ERDAL COŞGUN

  2. Tez No

    39286

    Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi

    Analysis of learning algorithms in neural networks

    SEVİNÇ BAKLAVACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. LEYLA GÖREN

  3. Tez No

    934664

    Novel Approaches to Passive Doppler Geolocation in the Framework of Optimization and Deep Learning

    Pasif Doppler Konum Bulma için Optimizasyon ve Derin Öğrenme Tabanlı Yeni Yaklaşımlar

    MUSTAFA ATAHAN NUHOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  4. Tez No

    564936

    Mikrodalga frekanslarında ince ve geniş bantlı elektromagnetik soğurucu tasarımı için optimizasyon yaklaşımı

    Optimization approach to the design of thin and broadband electromagnetic absorber for microwave frequencies

    KADİR ORKUN MISIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL

  5. Tez No

    848329

    Novel fractional order calculus-based audio processing methods and their applications on neural networks for classification and synthesis problems

    Kesirli mertebeden kalkülüs temelli yeni ses işleme yöntemleri ve bunların sinir ağları üzerinde sınıflandırma ve sentez problemlerine uygulanması

    BİLGİ GÖRKEM YAZGAÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI

Geri Dön