Quantile approach to contiguity based spatial autocorrelation: Spatial theta lag and conditional weighting
Mekansal komşuluk bazlı mekansal otokorelasyona kantil yaklaşımı: Mekansal theta gecikmesi ve koşullu ağırlıklandırma
- Tez No: 747165
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DOĞAN YILDIZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 121
Özet
Verinin mekânsal yönünün istatiksel önemlilik olup olmadığını tespit eden araçları açısından Mekansal Otokorelasyon, Mekansal Analizin merkezi konularından biridir. Mekansal Otokorelasyonu incelenecek veri ya komşuluk ya uzaklık bazlı olmalıdır. Zaman içinde Mekansal Otokorelasyonu ölçmek amaçlı bazı araçlar geliştirilmiştir: Moran's I, Geary's c, Getis-Ord G, Joint-Count İstastiği. Bu ölçümler arasından Moran's I kolay yorumlanabilmesi sebebiyle en popüler araçtır ve hem komşuluk bazlı hem de uzaklık bazlı verilere uygulanabilir. Literaturde Komşuluk bazlı verilerde mekânsal otokorelasyon tespiti için özellikle kullanılır. Mekansal birimler birbirine komşuluk yada ters uzaklık matrisi aracılığı ile birbirine bağlanır. Komşuluk kümesi bu matris tarafından belirlenir. Moran's I, mekânsal verinin gözlemi ile onun mekansal gecikmesi arasındaki korelasyonu esas alır. Bu bağlamda mekansal gecikme, mekansal etkiyi veya daha somut olarak komşuluk kümesinin etkisini kast etmektedir. Mekansal gecikme, komşu birimlerdeki gözlemlerin ya düz toplamları ya da ağırlıklı toplamı olarak kabul edilir. Komşuluk kümesinin ortalaması, komşuluk matrisinin satır standartlaştırılmasıyla, ağırlıklı toplam olarak ifade edilebilir. Bu method literaturde geniş bir biçimde kullanılır. Bu tezin önerisi mekansal etkinin tespitinde komşuluk kümesindeki gözlemlerin minimum, medyen ve maksimumun da özel bir mekansal gecikme olarak kullanılmasıdır. Bunu yaparken minimum, medyen ve maksimum kavramlarını komşuluk kümesinin kantillerine genişletilir. Ve kantilleri [0,1] aralığında sürekli bir fonksiyon yardımıyla, özel bir mekansal gecikme olarak modellenir. Bu modelde minimum, medyen ve maksimum, kantillerin özel halleridir. Böylelikle kantiller ve onların özel mekansal gecikmeleri aracılığı ile, bütün komşuluk kümelerinin dağılımları boyutlarına bakmaksızın kavramsal bir tutarlılık içinde mekansal bir modelde ele alınabilir. Mekansal theta gecikmesi, kantil bazlı mekansal gecikmeleri, theta ise kantili ifade eder. Bu yaklaşım aynı zamanda sürekli bir index yaratır. Koşullu komşuluk matrisi ise mekansal theta gecikmesini yaratacak olan kantile bağlı bir komşuluk matrisi olarak tanımlanır. Mekansal theta gecikmesinin, mekansal otokorelasyon üzerindeki etkisi ölçüm olarak Global ve Local Moran's I ve istatiksel kriter olarak Pseudo p, FDR ve Bonferroni Sınırı kullanılarak araştırılmıştır. Tezdeki yaklaşımın sonuçlarını daha iyi gösterebilmek için, bu yaklaşım TUIK'in il bazlı 2013 yılı 25-34 Yaşındakilerin Mutsuzluk ve 2015 yılı Seçime Katılım Oranlarına uygulanmıştır. Ortalama bazlı mekansal otokorelasyonda oluşan istatiksel olarak anlamlı kümelenmeler, minimum, medyen ve maximum bazlı mekansal otokorelasyon ışığında incelenmiştir. Mekansal theta gecikmesinin [0,1] aralığı üzerinde istatiksel önem düzeylerinin değişimi gösterilmiştir. Son olarak önerilerde bulunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Spatial Autocorrelation, a concept aiming to detect whether data have a statistically significant spatial property or not, is one of the central issues of Spatial Analysis. Data to be examined in Spatial Autocorrelation should be contiguity or distance based. The tools are developed to measure spatial Autocorrelation in the course of time: Moran's I, Geary's c, Getis-Ord G, and Joint-Count Statistics. Moran's I is the most popular among these measures because it is easily interpretable and it is applicable to both contiguity and distance based data. To detect spatial autocorrelation Moran's I is particularly used on contiguity-based data in the literature, Spatial units are linked to each other by means of contiguity or inverse distance matrix. Spatial Weighting matrix, or“Contiguity Matrix”determines the neighbourhood set. Moran's I is based on the correlation between the observation of the spatial unit and its spatial Lag. The spatial Lag means the spatial effect, or more clearly, the effect of the neighbourhood set in this context. Spatial Lag is considered as the sum or weighted sum of the observations in the neighbourhood set. The mean of the neighbourhood set is widely used in the literature as a weighted sum thanks to the row-standardization of the contiguity matrix. The purpose of the dissertation is to use the minimum, median and maximum of the observations of the neighbourhood set as a certain spatial lag at the detection of spatial effect. In doing so, the concepts of minimum, median and maximum are extended to quantiles of the neighbourhood sets. And the quantiles are modelled in a conceptual consistency as particular spatial lags by the help of a continuous function on the interval [0,1]. Minimum, median and maximum are special cases of quantiles. Thereby regardless of their sizes, the distributions of all neighbourhood sets are examined with the help of quantiles and their particular spatial lags. Spatial theta lag denotes the spatial Lag based on quantiles, and theta in the interval [0,1] indicates the quantile. This approach creates a continuous index on the interval [0,1] by theta. The conditional Contiguity Matrix is defined as the matrix to create Spatial Theta Lag. The effect of Spatial Theta Lag over Spatial Autocorrelation is examined employing Global ve Local Moran's I as measure and Pseudo p, FDR (False Discovery Rate), and Bonferroni Bound as statistical criteria, by dint of striking examples of Provincial Data of Turkey; Unhappiness Rate of People Aged 25-34 in 2013 and Voting Turnout in 2015. Statistically significant clusters appeared in the mean-based Spatial Autocorrelation are examined in the light of minimum and maximum based spatial autocorrelation. The change of statistical significance levels of Spatial Theta Lag on the interval [0,1] for two exceptional spatial units (or provinces) are shown. Finally, the suggestions are presented.
Benzer Tezler
- Türkiye'de şehirleşmenin mevcut sıcaklık eğilimine katkısı
The contribution of urbanization to the current temperature trend in türki̇ye
DAVUT ENES TÜRKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BARIŞ ÖNOL
- Volatility spillovers and dynamic hedgings: Evidence from selected stock markets, precious metalsand oil futures
Oynaklık taşmaları ve dinamik korunmalar: Seçilen hisse senedi piyasalarından, değerli metallerden ve petrol işlemlerinden kanıt
TUNAHAN YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Ekonometriİstanbul Teknik ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU
- Kantil panel yaklaşımı çerçevesinde girişimcilik ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin analizi
Квантилдик панелдик мамиленин алкагында ишкердүүлүк менен экономикалык өсүштүн ортосундагы байланышты талдоо
SAFİULLAH SALANGE
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İşletmeKırgızistan-Türkiye Manas Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEZER BOZKUŞ KAHYAOĞLU
- An essay on common and private value actions and essays on the effect of non-performing loans on lending, sectoral credit composition and banking sector market concentration
Ortak ve özel değer ihalelerine dair bir makale ve bankacılık sektörü tahsili gecikmiş alacaklarının kredi verme davranışlarına, sektörel kredi kompozisyonuna ve bankacılık sektör yoğunlaşmasına etkilerine dair makaleler
MEHMET EMRE ŞAMCI
Doktora
İngilizce
2022
EkonomiKoç ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLER SUMRU ALTUĞ
PROF. DR. LEVENT KOÇKESEN
PROF. DR. ABDURRAHMAN BEKİR AYDEMİR