Geri Dön

Varyans-kovaryans matrislerinin heterojenliği altında k- grup ortalama vektörlerinin eşitliği için yeni bir test istatistiği

A new test statistic for the equality of k-grup mean vectors under heterogeneity of variance-covariance matrices

  1. Tez No: 752190
  2. Yazar: MERVE SÖYLEMEZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FİKRİ GÖKPINAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 52

Özet

Normal dağılıma sahip çok değişkenli ikiden fazla yığın ortalama vektörlerinin kıyaslanması için genellikle“Tek Yönlü Çok Değişkenli Varyans Analizi”yöntemine başvurulmaktadır ancak bu yöntem varyans-kovaryans matrisleri homojenliği varsayımına dayanır. Söz konusu varsayım sağlanmadığı zaman bu durum çok değişkenli Behrens-Fisher problemi olarak bilinmektedir. Bu problemin varlığında homojen varyans-kovaryans matris gerektiren yöntemlerin I. tip hata oranları belirlenen nominal değeri aşmaktadır. Bu tez çalışmasında, çok değişkenli normal dağılım varsayımı altında ikiden fazla grubun (k>2) ortalama vektörlerinin eşitliğini test etmek için Parametrik Bootstrap metodunun özel bir versiyonu olan Hesaplamalı Yaklaşım Testine dayalı yeni bir test istatistiği önerilmiştir. Önerilen bu test, literatürde çok değişkenli Behrens-Fisher problemine çözüm olarak sunulmuş diğer testler ile farklı parametre kombinasyonları altında Monte Carlo simülasyonu kullanılarak I. tip hata oranları ve güç değerleri bakımından karşılaştırılması yapılmıştır. Testlerin deneysel I. tip hata oranları ve güç değerleri elde edilirken Normal dağılımdan gelen tesadüfi örnekler MATLAB programı kullanılarak elde edilmiş olup simülasyon çalışması oluşturulmuştur. Simülasyon çalışmaları, önerilen yeni teste ait I. tip hata oranının dikkate alınan tüm parametre kombinasyonlarında nominal seviyeye çok yakın çıktığını göstermiştir. Ayrıca, testlerin güç değerleri kıyaslandığında da yeni yöntemin oldukça iyi performans sergilediği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In order to compare the mean vectors of more than two multivariate groups which have normal distributions,“One-way Multivariate Analysis of Variance”method is preferred in general; however, this method is based on homogeneity of variance-covariance matrices assumption. When this assumption is violated, this case is known as the multivariate Behrens-Fisher problem. The type I error rate of the methods which require homogeneity of variance-covariance matrices exceeds the specified nominal level in the existence of this problem. In this thesis study, a new test statistic based on the Computational Approach Test, which is a special version of the Parametric Bootstrap method, was proposed to test the equality of the means of more than two multivariate groups (k>2) under the assumption of normal distribution. This proposed test was compared with other existing tests in the literature for the multivariate Behrens-Fisher problem in terms of type I error and power of the test using Monte Carlo simulation under different parameter combinations. While the experimental type I error rates and powers of the tests were obtained, random samples from the normal distribution were generated using the MATLAB program and a simulation study was conducted. The simulation study indicates that the type I error rates belong to the new proposed test are very close to the nominal level under all considered parameter combinations. In addition, it was seen that the new method performed considerably well when the power rates of tests were compared.

Benzer Tezler

  1. Kovaryans matrislerinin homojenliği varsayımı sağlanmadığında istatistiksel çözümleme yaklaşımları

    Statistical analysis approaches when homogeneity assumption of covariance matrices is not provided

    MEHMET SANDAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEKİ YILDIZ

  2. A novel approach for optimal portfolio allocation: Feasible market factor estimation

    Optimal portföy tahsisi için yeni bir yaklaşım: Uygulanabilir piyasa faktörü ölçümlemesi

    TOLGAHAN YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    İşletmeYeditepe Üniversitesi

    Finansal İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMA DUBE

  3. Karar kuramı açısından Markowitz modeli ve varsayımların irdelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    LOKMAN DELİGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    İşletmeUludağ Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

  4. GPS ve Nivelman ölçüleriyle deformasyonlarin belirlenmesi

    Determination of deformations with GPS and levelling measurements

    SERDAR EROL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TEVFİK AYAN