Geri Dön

Yeniden örnekleme yöntemlerinin dayanıklı konum kestiricileri ile kullanımlarının incelenmesi

Examining the use of robust location estimators with resamling methods

  1. Tez No: 792250
  2. Yazar: İLKAY KOYUNCUOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ABDULLAH FIRAT ÖZDEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Veri Bilimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Örnekleme, araştırmacıların, her bir bireyi araştırmak zorunda kalmadığı, kitlenin bir alt kümesinden elde edilen sonuçlara dayalı olarak kitle hakkında bilgi çıkarımını sağlayan bir yaklaşımdır. Örnekleme kullanılan yöntemlerde normallik ve homojen varyanslılık varsayımları sağlanmadığında, parametrik olmayan yöntemler sık kullanılmaktadır. Yeniden örnekleme yöntemleri ise, örnekleme yöntemlerine göre daha az varsayım gerektirdiği için daha kullanışlıdır. Gelişen bilgisayar teknolojisi ile hızlı ve daha doğru analizler yapılarak güvenilir sonuçlar elde edilebilir. Veri setindeki uç değerler, analizlerin sonuçlarını tamamen değiştirecek derecede etkili olabilmektedir. Bu durumda dayanıklı konum kestiricilerinin kullanılması, veri setinden doğru ve yeterli bilgiyi elde etmeye olanak sağlar. Bu çalışmada, yeniden örnekleme yöntemleri (simülasyona göre Bootstrap olarak özelleştirilebilir) ve dayanıklı konum kestiricilerinin beraber incelenmesi ele alınmıştır. İlk bölümde, örnekleme ve yeniden örnekleme yöntemlerinden, ikinci bölümde yeniden örnekleme yöntemlerinin çeşitlerinden ve üçüncü bölümde dayanıklı konum kestiricilerinden bahsedilmiştir. Son bölümde de bir uygulama ile bu teorik bilgiler somutlaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Sampling is a method that allows researchers to infer information about a population based on results from a subset of the population, where researchers do not have to investigate every single observation. Non-parametric methods are frequently used when normality and constant variance assumptions are violated in sampling methods. Resampling methods, on the other hand, are more useful because they require less assumptions than sampling methods. With the developing computer technology, reliable results are obtained by making faster and more accurate analyzes. Outliers affect the results of the analyzes in the data set in a way that completely changes them. In this case, the use of robust position estimators allows to obtain accurate and sufficient information from the data set. In this study, resampling methods (customizable as Bootstrap according to simulation) and robust location estimators are discussed together. In the first part, sampling methods, resampling methods, in the second part the types of resampling methods and in the third part robust position estimators are mentioned. In the last part, this theoretical knowledge is embodied with an application.

Benzer Tezler

  1. GIS-based multi-criteria decision analysis for optimal urban emergency facility planning

    Kentsel optimal acil durum tesis planlaması için CBS tabanlı çok kriterli karar analizi

    PENJANI HOPKINS NYIMBILI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Coğrafyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TURAN ERDEN

  2. Diyabetik retinopatinin tespit ve sınıflandırılması

    Diabetic retinopathy diagnosis and classification

    BERK PİŞKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Göz HastalıklarıDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYLİN ALIN

  3. Les Effets d'inflation sur les etats financiers des entreprises

    Enflasyonun şirketlerin finansal yapılarına olan etkileri ve bunlardan arındırma yöntemleri

    HASAN ÖZGÜR ULUDAĞ

    Yüksek Lisans

    Fransızca

    Fransızca

    2002

    EkonomiGalatasaray Üniversitesi

    PROF. DR. ETHEM TOLGA

  4. Regresyonda yeniden örnekleme yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi

    Comperative investigation of the resampling methods in regression analysis

    DERVİŞ TOPUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    BiyolojiNiğde Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET YAYINTAŞ

    YRD. DOÇ. DR. SUAT ŞAHİNLER

  5. Bağımsız bileşenler analizinde yeniden örnekleme yöntemlerinin kullanımı

    The using of resampling methods in the independent component analysis

    ORHAN VELİ ŞAHİNBAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikSelçuk Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜLKÜ ERİŞOĞLU