Discrete discriminant analysis and dependence
Kesikli ayrımsal çözümleme ve bağımlılık
- Tez No: 8194
- Danışmanlar: PROF. DR. YALÇIN TUNCER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Kesikli Ayrımsal Çözümleme, Rafımla - lık, Tam Bağımlılık, Eksik Sınıflan dırma Olası.3 aklara Bilim Dalı Sayısal Kodları, 406 406.0?.. 00 406.02.01 -VI, Discrete Discrimination, Dependence, Complete Dependence, Probability of Misclassif ication Science Codes : 406. 02. 00 406.02.01 ?IV
- Yıl: 1990
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 52
Özet
KESÎKLÎ AYRTMSAI. ÇÖZÜMLEME VE BAGTMLJI.TK GEYİK, Cemal Fen ve Edebiyat Fakültesi istatistik Bölümü Yüksek Lisans Tezi Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Yalcın TUNCF.R 52 Sayfa, Ocak 1990 ÖZET Şimdiye kadarki çalışmalarda, bazı modeller log- lineer ve Bahadur gibi, içerdikleri parametre sayalarına göre karşılaştırıldı. En az parametreye sahip- olan mo del, en iyi model olarak düşünülürdü. Bazen, az parame- treye sahip olan model en iyi sınıflandırmayı vermeyebi lir. Bu nedenle, bazı alternatif çözümler düşünülebilir. Bu çalışmada, kesikli ayrımsal çözümleme kullanıla rak, ikili değişkenlerin bağımlılığı araştırılmaktadır. Eğer değişkenlerin bağımlılık derecesi arttığında, eksik sınıflandırma olasılıkları azalırsa, değişkenler birbir lerine bağımlıdır. Eğer değişkenler arasında tam bağım lılık varsa, tam bağımlılık durumları (Frechet üst ve alt sınırları) en küçük eksik sınıflandırma olasılığını verecektir ve bu modeli er kullanılarak en iyi sınıflan dırma yapılabilir. Gelişigüzel bağımlı değişkenler için ?v-(tam bağımlı olmayan değişkenler için) bağımlı modeller den Bahadur, log-lineer ve multinominal en iyi sınıflan dırmayı verir. Uygulama için 1988 Türkiye Nüfusu ve Sağlık Araş tırma Kadın Somkağıtlarından toplanan verileri kullana rak, ikili değişkenlerde bağımlılık yapısının olduğunu ancak bu bağımlılığın tam olmadığı sonucu elde ettik.
Özet (Çeviri)
DISCRETE DISCRIMINANT ANALYSIS AND DEPENDENCE GEYÎK, Cemal Faculty of Arts and Sciences Department of Statistics, M.S. Thesis Supervisor: Prof. Dr. Yalçın TUNCER 52 Pages, January 1990 ABSTRACT In the literature, such models as log-linear and Bahadur have been compared with respect to their number of parameters involved. The model that has a minimum number of parameters is considered as the best, model. Sometimes, models with the minimum parameters may not give the best classification. Therefore, some alternative procedures can be considered. This study discusses dependence of binary variables in the use of discrete discriminant analysis. If the probability of misclassif ications decreases as the degree of dependence of variables increases, then the variables are obviously dependent upon each other. If the variables are completely dependent, then complete dependence cases (Frechet upper and lower bounds) wi]l.in-give the minimum misclassif ication probability, and using these considerations, the best classification can be made. For ordinary dependent variables (for variables which are not completely dependent), dependence models such as Bahadur, log -linear and Multinomial give best classification. For application we use the data collected from 1988 Turkish Population and Health Survey: Women Questionnaire and the result is that there is a dependence structure the binary variables but this dependence is not complete.
Benzer Tezler
- Psikofizyolojik ölçüm tabanlı beyin bilgisayar arayüz sistemlerinde performans artırmaya yönelik bir çalışma
A study on performance increasing in psychophysiological measurement based brain-computer interface systems
ERDEM ERKAN
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET AKBABA
- Körfezlerdeki su kalitesinin uydu görüntü verileri yardımıyla incelenmesi
The Evaluation of water-quality in the bays by satellite images
FİLİZ SUNAR
- Sembolik devre analizi
Sembolic circuit analysis
RECAİ OKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN KUTMAN
- Kesikli diskriminant analizi modelleri ve bir uygulama denemesi
Başlık çevirisi yok
SEMA BEHDİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
MatematikAnadolu ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZEKİ ÇAKMAK
- Uzaktan algılama verilerine fonksiyonel veri analizi yaklaşımının uygulanması
A functional data analysis approach to remote sensing data
NİHAN ACAR DENİZLİ
Doktora
Türkçe
2016
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR
DOÇ. DR. PEDRO DELICADO