Geri Dön

Gerçek bir veri ile örnekleme yöntemlerinin karşılaştırılması

Comparison of sampling methods with real data

  1. Tez No: 842151
  2. Yazar: AYHAN GÜLEÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VEDAT SAĞLAM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 43

Özet

Bu çalışmada bir çok araştırmada kullanılan Basit Rasgele Örnekleme, Tabakalı Rasgele Örnekleme, Tek Aşamalı Küme Örneklemesi ve İki Aşamalı Küme Örneklemesi ele alındı. Bu bağlamda Ondokuz Mayıs Üniversitesindeki bölümlerde okuyan ortalama öğrenci sayısı yukarıda verilen yöntemlere göre tahmin edildi ve tahmin edicilerin varyansları hesaplandı. Tabakalı Rasgele Örnekleme ile yapılan tahmin edicinin varyansının diğer tahmin edicilerin varyanslarından daha küçük olduğu gözlendi. Tabakalı Rasgele Örnekleme ile seçilen örneklemin tabakalara dağıtımında ise Neyman dağıtımı kullanıldı. Daha sonra tahmin edicilerin parametrelerinin güven aralıkları bu dört farklı yönteme göre verildi. Dolayısıyla Tabakalı Rasgele Örnekleme ile tahmin edilen parametre diğer yöntemler için bulunan güven aralıklarına göre daha dar bir alanda elde edildi.

Özet (Çeviri)

In this study, Simple Random Sampling, Stratified Random Sampling, One-Stage Cluster Sampling and Two-Stage Cluster Sampling, which are used in many studies, were discussed. In this context, the average number of students studying in departments at Ondokuz Mayıs University was estimated according to the methods given above and the variances of the estimators were calculated. It was observed that the variance of the estimator made with Stratified Random Sampling was smaller than the variances of other estimators. Neyman distribution was used to distribute the sample selected by Stratified Random Sampling to the strata. Then, the confidence intervals of the parameters of the estimators were given according to these four different methods. Therefore, the parameter estimated by Stratified Random Sampling was obtained in a narrower area than the confidence intervals found for other methods.

Benzer Tezler

  1. Sansürlenmiş çarpık dağılımlarda parametre tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması

    Comparison of the parameter estimation methods for censored skewed distributions

    BUKET EKMEKCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İstatistikEge Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN SAVAŞ SAZAK

  2. Konfigüral frekans analizinde kullanılan test yöntemlerinin karşılaştırılması

    Comparison of test methods used in configural frequency analysis

    MERT BARIŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YÜKSEL TERZİ

  3. Dengesiz veri setlerinde aşırı örnekleme teknikleri ile makine öğrenmesi yaklaşımlarının karşılaştırılması

    Comparison of machine learning approaches by using oversampling techniques on imbalanced datasets

    ÜMİT DİLBAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik Üniversitesi

    Akıllı Mühendislik Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÖZGÜR CİNGİZ

  4. New proposed methods for synthetic minority over-sampling technique

    Sentetik azınlık aşırı örnekleme tekniği için yeni önerilen yöntemler

    HAKAN KORUL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Veri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ ERGÜN

  5. Veri madenciliğinde hibrit model yaklaşımı

    Hybrid model approach in data mining

    BATUHAN BAKIRARAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyoistatistikAnkara Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATİLLA HALİL ELHAN