Çok değişkenli veri matrislerine uygulanan bazı analiz yöntemleri ve bunlarla ilgili bir paket program
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 761
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET C. OKUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar yazılımları, Faktör analizi, Temel bileşenler analizi, Çok değişkenli istatistik, Computer softwares, Factor analysis, Principal components analysis, Multivariate statistic
- Yıl: 1987
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
- 4-1 - 6. ÖZET Çok değişkenli istatistikte olayların kendi doğal çevreleri içinde birçok yönleri ile gözlenmeleri söz konu sudur. Bu durum gözlenen özellikler arasındaki bağımlılık yapısının incelenmesini ortaya çıkarır. Değişkenler arasındaki bağımlılık yapısın}., ana bi leşenler ve faktör analizleri yöntemleri ila incelemek de mümkündür. Bu yöntemler sistemi m p adet yeni değişken ta rafından açıklarlar. Ana bileşenlerin önemlilik sırası 1. den başlıyarak azalır. Böylece 1. bileşen toplam varyansm en büyük kısmını, 2. bileşen l.nin açıklamadığı «aryansın en büyük kısmını vb. açıklar. Bu çalışmada çok değişkenli istatistiğin teaıel kav ramları, ana bileşen analizi ve faktör analizi hakkında literatür bilgisi verilmiş ve bu yöntemlere ilişkin bir paket program hazırlanmıştır. Program sistemin kovaryans ve korelasyon matrislerini, Özdeğerler ve özvektörl erini ayrıca skor matrisini hesaplar1* Tüm bu işlemleri isteğe bağlı olarak, kovaryans yada korelasyon matrislerinden bi rini kullanarak yapar. Ayrıca, veri matrisine logaritma, karekök, l/a>. ve ortalamalara göre düzeltme dönüşümleri uyguladıktan sonra da ana bileşenler analizi yapmak müm kündür. Bunun dışında ana faktör yöntemi i^e faktör ana lizi sonuçları da elde edilebilir. Program bir krungan (yem bitkisi) ile ilgili denemede elde edilen veil matri sine uygulanmıştır.- 42 - Sonuçlar, program paketinin, verilerin genel özel liklerinin incelenmesi amacı ile olduğu kadar ana bileşen veya faktör analizlerinin uygulanması amacı ile de kulla nılabileceğini ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Novel methods for microscopic image processing, analysis, classification and compression
Mikroskopik imge işleme, analiz, sınıflandırma ve sıkıştırma için yeni yöntemler
ALEXANDER SUHRE
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. ENİS ÇETİN
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Enhancing hyperspectral and multispectral image fusion using high dimensional model representation
Yüksek boyutlu model gösterimi kullanılarak hiperspektral ve multispektral görüntü füzyonunun iyileştirilmesi
EFE KAHRAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA
- A new sorting-based classification approach to digital customer segmentation
Dijital müşteri segmentasyonuna yönelik yeni bir sıralama tabanlı sınıflandırma yaklaşımı
GÖKÇE YAVUZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. UMUT ASAN
- A research on intelligent software development for design and analysis of factorial experiments
Başlık çevirisi yok
İNCİ BATMAZ DANACI
Doktora
İngilizce
1993
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN ÖZTÜRK