Geri Dön

Ciro değişkeninin tabaka sınırlarının belirlenmesinde; kümeleme analizi ve tabaka sınırı belirleme yöntemlerinin karşılaştırılması

Determination of stratum boundaries of turnover variable; comparison of cluster analysis and stratum boundary determination methods

  1. Tez No: 811416
  2. Yazar: OSMAN SERT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALPASLAN AKÇORAOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 110

Özet

Tabakalı Tesadüfi Örneklemede örnekleme çerçevesi kendi içinde homojen olan ve birbiriyle örtüşmeyen tabakalara bölünür. Bu bölünme çoğu pratik durumda coğrafi bölgeler, cinsiyet, yaş gibi doğal durumu yansıtacak şekilde kendiliğinden oluştuğundan, tabakalar genellikle tahmin değişkenine göre içsel olarak homojen olamaz ve ilgilenilen değişkenin hassasiyetinin azalmasına sebep olabilir. Fakat araştırma değişkenin tabaka sınırları katı bir şekilde önceden belirlenmemişse tabakaların içsel olarak homojenliği sağlanabilir. Tabakaları kendi içinde homojen yaparak en iyi tabaka sınırlarını seçme işlemi Tabaka Sınırı Belirleme Yöntemleri ile elde edilir. Benzer birimleri bir araya getirerek küme içi değişimi minimum kümeler arası değişimin maksimum olmasını sağlayan bir diğer yöntem ise Kümeleme Analizi'dir. Türkiye İstatistik Kurumu işyerleri ile ilgili çalışmalarında büyüklük ölçüsü olarak çalışan sayısı değişkenini kullanmaktadır. Gelire ait bir değişken olması sebebiyle büyüklük ölçüsü olarak çalışan sayısı yerine ciro değişkeninin kullanılması amacıyla, bu çalışmada ciro değişkeninin tabaka sınırlarının belirlenmesinde Tabaka Sınırı Belirleme Yöntemleri ve Kümeleme Analiz Yöntemleri karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma için öncelikle 5 farklı çarpıklık değerine sahip yapay veri seti türetilmiş, bütün yöntemlerin bu veri setleri üzerindeki Kök Hata Kare Ortalama (KHKO) performansları karşılaştırılmıştır. Buna göre en küçük KHKO değerine sahip olan K-Ortalamalar Kümeleme Analiz Yöntemi ile Lavallee-Hidiroglou Yöntemi ciro değişkeninin tabaka sınırı belirleme hesaplamalarında kullanmıştır. Sonuç olarak ciro değişkeni için K-Ortalamalar Kümeleme Yöntemi ile elde edilen tabaka sınırları en küçük KHKO değerlerini vermiş, bu yöntem ile elde edilen tabaka sınırlarının ciro değişkeni için tabakalı örneklemede tabaka sınırı olarak kullanılabileceği sonucuna ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

In Stratified Random Sampling, the sampling frame is divided into non-overlapping strata. In most practical cases, this division occurs spontaneously, reflecting the natural state, such as geographic regions, gender and age. In this way, self-forming strata may cause a decrease in the precision of the estimates of variables of interest, as it is generally not internally homogeneous with respect to the target variable. However, internal homogeneity of the stratum can be achieved if the stratum boundaries of the target variable are not strictly predetermined. The process of selecting the best stratum boundaries that make the stratum homogeneous within themselves is achieved by Stratum Boundary Determination Methods. Moreover Cluster Analysis is another method that brings together similar units and ensures that the intra-cluster change is minimum and the inter-cluster change is maximum. Turkish Statistical Institute uses number of employees as a measure of size for enterprise statistics. In this study, Stratum Boundary Determination Methods and Cluster Analysis Methods were compared in determining the stratum boundaries of the turnover variable in order to use the turnover variable instead of the number of employees as a measure of size. For this comparison, first of all, synthetic datasets with 5 different skewness values were derived and Root Mean Square Error (RMSE) values of all methods on these datasets were compared. Accordingly, the K-Means Clustering Method and Lavallee-Hidiroglou Methods have the smallest RMSE values and they were used in the stratum boundary determination calculations of the turnover variable. As a result, the stratum boundaries obtained by the K-Means Clustering Method for the turnover variable gave the smallest RMSE values and it was concluded that the stratum boundaries obtained with this method could be used as the stratum boundary for the turnover variable in stratified sampling.

Benzer Tezler

  1. Veri madenciliği yöntemleriyle paslanmaz çelik sektöründe satış tahmini

    Forecasting the sales volumes at stainless steel sector by using data mining methods

    ORHAN ECEMİŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    EkonometriAkdeniz Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEZGİN IRMAK

  2. Örgütler için çevresel değişkenlik etki modeli oluşturulması ve değişkenliğin örgütler üzerindeki etkisinin analizi

    To Form environmental of dynamism effect model for organizations and the analyse of the effect of dynamism over organizations

    CAHİT ALİ BAYRAKTAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    PROF. DR. MEHMET HALUK ERKUT

  3. Gıda sanayi işletmelerinin kalite güvence sistemlerini önemseme düzeyleri üzerine bir araştırma: Şanlıurfa örneği

    A study on food industry enterprises care level of quality assurance systems: Şanlıurfa sample

    KASIM KAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    ZiraatHarran Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURAN BİNİCİ

  4. Endüstri 4.0 uygulamalarının işletmelerin finansal faaliyetleri üzerindeki etkilerinin Malmquist Tekniği ile hesaplanması

    Calculation of the effects of Industry 4.0 applications on the financial activities of enterprises with Malmquist Technique

    MERVE AMET

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İşletmeİstanbul Gelişim Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EBRU GÜL YILMAZ

  5. Denizcilik sektöründe kümelenme modelleri: İstanbul denizcilik kümelenmesi örneği

    Clustering models in maritime sector: case of Istanbul maritime cluster

    CENGİZ BAHADIR KARAHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LEVENT KIRVAL