Geri Dön

Kategorik değişkenlerde koşullu bağımsızlık yapısının grafiksel modeller ile incelenmesi

Investigation of the conditional independence structure in categorical variables using graphical models

  1. Tez No: 941925
  2. Yazar: GÜLSÜM İPEK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YILDIRIM DEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Bu tez, kategorik değişkenlerde koşullu bağımsızlık yapısının grafiksel modeller ile incelenmesini ele almaktadır. Günümüz dijital çağında çocukların internet kullanım alışkanlıkları hızla değişmekte ve internet, eğitimden eğlenceye kadar birçok farklı amaç için kullanılmaktadır. Çalışmada, çocukların internet kullanım amaçları ile yaş ve cinsiyet değişkenleri arasındaki bağımsızlık ilişkisi araştırılmıştır. Grafiksel modeller, çok değişkenli veri setlerinde değişkenler arasındaki ilişkileri belirlemeye olanak tanıyan güçlü bir analiz yöntemidir. Bu çalışmada, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) 2021 yılı Çocuklarda Bilişim Teknolojileri Kullanımı Araştırması verileri kullanılarak çocukların internet kullanım davranışları analiz edilmiştir. Modelleme sürecinde R ve MIM 3.2.1 paket programları kullanılarak grafiksel modelleme yöntemi uygulanmış ve elde edilen sonuçların güvenilirliği değerlendirilmiştir. Araştırma sonuçları, çocukların internet kullanım amaçlarının yaş ve cinsiyet değişkenlerine bağlı olarak farklılık gösterdiğini ortaya koymaktadır. Özellikle eğitim, iletişim, bilgi paylaşımı, eğlence ve bilgi alma amaçları açısından belirgin bağımlılık ilişkileri gözlemlenmiştir. Elde edilen bulgular doğrultusunda, çocukların interneti daha bilinçli kullanmalarını sağlamak amacıyla Milli Eğitim Müdürlükleri destekli seminerlerin düzenlenmesi ve ebeveynlerin çocukların internet kullanımını denetleyebileceği programları araştırarak kullanmaları önerilmektedir. Bu çalışma, grafiksel modellerin istatistiksel analiz süreçlerinde kategorik değişkenler üzerindeki koşullu bağımsızlık yapısını incelemek için nasıl etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermesi açısından önem taşımaktadır. Ayrıca, çocukların internet kullanım alışkanlıklarının daha iyi anlaşılmasına ve bu doğrultuda bilinçlendirme politikalarının geliştirilmesine katkı sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis deals with the examination of conditional independence structure in categorical variables with graphical models. In today's digital age, children's internet usage habits are changing rapidly and internet is used for many different purposes from education to entertainment. In this study, the independence relationship between children's internet usage purposes and age and gender variables was investigated. Graphical models are a powerful analysis method that allows determining the relationships between variables in multivariate data sets. In this study, children's internet usage behaviors were analyzed using data from the Turkish Statistical Institute (TurkStat) 2021 Survey on the Use of Information Technologies by Children. In the modelling process, graphical modelling method was applied using R and MIM 3.2.1 package programs and the reliability of the results obtained was evaluated. The results of the research reveal that children's internet usage behavior's differ depending on age and gender variables. Significant dependency relationships were observed especially in terms of education, communication, information sharing, entertainment and information retrieval purposes. In line with the findings obtained, it is recommended that seminars supported by the National Education Directorates should be organized in order to ensure that children use the internet more consciously and parents should research and use programmed that can control children's internet use. This study is important in terms of showing how graphical models can be used effectively in statistical analysis processes to examine the conditional independence structure on categorical variables. In addition, it contributes to a better understanding of children's internet usage habits and the development of awareness-raising policies in this direction.

Benzer Tezler

  1. Log-lineer modeller ve kadına yönelik şiddet üzerine bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    TUĞBA ÇAĞILCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikSinop Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZAN DANACIOĞLU

  2. 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

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  3. Suçiçeği tanısıyla hastaneye yatırılan hastaların yatış süresini ve gelişen komplikasyonları etkileyen faktörlerin belirlenmesi

    The determination of complications and length of stay in hospitalized patients with the couse of varicella

    IRMAK ERDOĞAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SÜLEYMAN NURİ BAYRAM

  4. Psikolojik danışman-danışan ilişkisinin çözümlenmesi ve bazı süreç, sonuç değişkenleri açısından incelenmesi

    Analyse the relation of psychological counselor-client and examination from the point of some process, outcome variables

    İSMAİL SANBERK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Eğitim ve ÖğretimÇukurova Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURAN AKBAŞ

  5. Log-linear modeller ve bir uygulaması

    Log-linear models and its application

    ERDEM KARABULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Tıbbi BiyolojiHacettepe Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. REHA ALPAR