Regression
61 theses under this subject heading
Sosyal hizmet ortamının restoran imajına etkisi
Hizmet sektörlerinde hizmet ortamının imaj üzerine etkisi araştırılırken, sosyal hizmet ortamının geri planda kaldığı görülmüştür. Hizmet sektörü insan faktörünü temel alan bir sektör olduğundan, insan faktörünün (çalışanlar, müşteriler, kalabalık ve ilişki) imaj üzerindeki etkisinin incelenmesi gerekliliği ortaya çıkmıştır. Bu çalışmanın temel amacı, sosyal hizmet ortamının restoran imajına etkisini belirlemektir. Amaç doğrultusunda hazırlanan anket formu ile; 01 Haziran 2021 ile 15 Kasım 2021 tarihleri arasında Eskişehir'de faaliyet gösteren birinci sınıf restoranlarda yemek yiyen 392 kişiden veri toplanmıştır. Elde edilen veriler bilgisayar ortamında SPSS 22.0 istatistik paket programı aracılığıyla korelasyon ve regresyon analizleri ile değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar; müşterilerin restoran çalışanlarına, müşterilerine ve restoranda kurulan ilişkilere dair olumlu düşüncelere sahip olduklarını, restoranı sosyal açıdan kalabalık bulmadıklarını ve restoranın imajına yönelik olumlu algılarının olduğunu göstermiştir. Sosyal hizmet ortamı boyutlarından çalışanlar, müşteriler ve ilişki boyutu ile restoran imajı arasındaki korelasyon katsayıları pozitif ve anlamlı bulunduğundan; katılımcıların restoranlardaki sosyal hizmet ortamına ilişkin algılamaları olumlu oldukça, restoran imajı algılarının da olumlu yönden artacağı söylenebilir (p<0,01). Bununla birlikte; sosyal kalabalık boyutu ile restoran imajı arasındaki ilişki anlamlı bulunamamıştır (p>0,01). Araştırmada sosyal hizmet ortamının restoran imajı üzerindeki etkileri regresyon analizi ile incelenmiştir. Analiz sonucunda; çalışanlar, müşteriler ve ilişkinin restoran imajını etkilediği ortaya çıkmıştır. Bununla birlikte, restoran imajını etkileyen en önemli unsurun, ilişki (müşteri çalışan arasındaki etkileşim/ilişki) olduğu belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Sosyal hizmet ortamı, imaj, restoran.
Hanehalkı tüketim harcamalarının parametrik olmayan regresyon yöntemi ile tahmini: Türkiye örneği
Değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için sıklıkla kullanılan geleneksel parametrik regresyon yöntemlerinde, bu ilişkinin fonksiyonel formu önceden belirlenmekte ve bu fonksiyonel formun parametrelerinin tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Parametrik olmayan regresyon yöntemlerinde ise, ilişkinin fonksiyonel formu açık bir şekilde belirlenmeden doğrudan regresyon fonksiyonunun tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Bu nedenle parametrik olmayan regresyon yöntemleri araştırmacılara değişkenler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkartmada esneklik sağlamaktadır. Bu çalışmada, hanehalkı zaruri tüketim harcamaları, hanehalkı kullanılabilir geliri ve OECD tanımlı hanehalkı büyüklüğü arasındaki ilişkiyi ortaya çıkartmak için parametrik olmayan bir regresyon yöntemi olan LOESS regresyon yöntemi ve 2012 yılı TÜİK Hanehalkı Bütçe Anketinden alınan veriler kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar göstermektedir ki, düşük gelir grubundaki hanelerin birey sayısı artarken, hanehalkı zaruri harcamaları önce hızlı bir şekilde artmakta ardından bu artış bir miktar azalmaktadır. Yüksek gelir grubunda ise hanehalkı birey sayısı artarken hanehalkı tüketim harcamalarında bir miktar azalma gözlemlenmektedir.
AB ülkeleri ve Türkiye'nin kamu borçlarının Maastrıcht mali disiplin kriterlerine uyumu açısından yakınsama analizi yöntemi ile incelenmesi
II. Dünya Savaşı sonrası Avrupa'da bir barış ortamı yaratmak için başlatılan ekonomik birleşme çabaları sonucu 1951'de, Paris Antlaşmasıyla Avrupa Kömür ve Çelik Topluluğu oluşturulmuştur. 1957'de Roma Antlaşması ve altı ülkenin katılımıyla (Almanya, İtalya, Hollanda, Belçika, Lüksemburg ve Fransa) Avrupa Ekonomik Topluluğu (AET) ve yine aynı yıl içerisinde Avrupa Atom Enerji Topluluğu (EURATOM) kurulmuştur.Topluluk önemli ölçüde dinamizm gösterdikçe katılımlar da artmış ve üye ülke sayısı 27'ye yükselmiştir.1963'te Ankara Antlaşması'nı imzalayan Türkiye ise 1987 yılında üyelik başvurusunda bulunmuş, 3 Ekim 2005'te müzakere çerçeve belgesinin kabulü ile resmen müzakere sürecine başlamaya hak kazanmıştır.Ekonomik Parasal Birliğin gerçekleştirilmesi için 1 Kasım 1993 tarihinde yürürlüğe giren, üye ülke ekonomileri arasındaki farklılıkların giderilebilmesini teminen, bazı makro büyüklükler açısından, ?Maastricht Kriterleri? olarak adlandırılan yakınlaşma kriterleri tespit edilmiş ve bunlara uyulmaması durumunda uygulanacak yaptırımlar belirlenmiştir.Maastricht Kriterleri Avrupa Birliğine üye ülkelerin uyması gereken şartları ifade ederken, Kopenhag Ekonomik Kriterleri ise Avrupa Birliğine üye olmak isteyen aday ülkelerden istenen şartları ifade etmektedir.Bu çalışmada Maastricht Mali Disiplin Kriterlerinden Borç Stoku Kriteri açısından Avrupa Birliği ülkeleri ve Türkiye'nin durumu incelenmiştir.Birinci bölümde, genel olarak bütçe açığı ve borçlanma kavramlarından bahsedilmiştir. Bunların çeşitleri, nedenleri ve yönetimi incelenmiştir.İkinci bölümde Maastricht Antlaşması ve yakınlaşma kriterleri incelenerek, Avrupa Birliği ülkeleri ile Türkiye'deki durum tablolarla değerlendirilmiştir.Üçüncü ve son bölümde Avrupa Birliği ülkeleri ve Türkiye arasında Borç Stoku ve GSYH için yakınsama analizi yapılarak sonuçlar değerlendirilmiştir.Anahtar Kelimeler: Kamu Borçları, Maastricht Kriterleri, Yakınsama
A Comparison of the recent algorithms for the identification of outliers in data
ABSTRACT Ph.D. THESIS A COMPARISON OF THE RECENT ALGORITHMS FOR THE IDENTIFICATION OF OUTLIERS IN DATA GÜLSEN KIRAL DEPARTMENT OF MATHEMATICS INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES ÇUKUROVA UNIVERSITY Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Nedret BİLLOR Year: 2003, Pages: 155 Jury: Assoc. Prof. Dr. Nedret BİLLOR Prof. Dr. Fikri AKDENİZ Prof. Dr. H. Altan ÇABUK Prof. Dr. Müjgan TEZ Prof. Dr. Refik BURGUT In this thesis we examine outlier detection methods in multivariate and regression data and present an extensive literature on them. Since there has been a fast growing interest in the outlier detection methods for regression data for ten years we mainly focus on the outlier detection methods in regression data in this thesis. We conduct an extensive simulation study to assess the performances of the multiple outlier detection methods for regression data, that are either most recently published or most frequently cited in the literature. Furthermore in the context of multivariate data we propose a new outlier detection algorithm in principal component analysis called BACON robust principle component analysis. We also carry out a simulation study to assess the performance of the proposed method and use some data sets to evaluate the applicability of the method. Key Words: influential observations, detection of outliers, multivariate data, principle component analysis, regression. IV
Robust statistical analysis based on the generalized T distribution families
In this thesis, we consider three different forms of the generalized t distributions defined as the alternatives to the normal and the Student's t distributions in modeling data, which may have longer than normal tails, skewness, or multimodality. We investigate the existence, the uniqueness, and the robustness properties of the maximum likelihood estimators for the parameters of these distributions. We show that the maximum likelihood estimators for the parameters of the generalized t distributions can be alternative robust estimators for the location and scale estimates of a dataset. We also show that the likelihood estimating equations cannot be explicitly solved to obtain the estimates; a numerical computation method should be used to compute the estimates. To overcome the computation problem of the estimates we propose a simple iterative reweighting algorithm, and show that this algorithm is an EM algorithm. As the natural extension of the location and scale problem, the GT distribution is used as an alternative model for the error term in regression. Key Words: influence function, breakdown point, maximum likelihood, regression, EM algorithm.
Kara yolu proje elemanlarının yapım maliyetine etkilerinin incelenmesi
Ulaşım hayatımızın vazgeçilemez bir parçasıdır. Bu sebeple ulaşımın temelini oluşturan yollar çok önemlidir. Ancak bu yolların yapılması oldukça yüksek maliyetlerle gerçekleşmektedir. Yatırım imkanlarının çok kısıtlı olması sebebiyle, karayollarının yapımında en ekonomik projeler tercih edilmektedir. Ekonomik projeler özellikle yapım maliyetlerine bağlı olarak belirlenmektedir. Bir projenin yapım maliyetini etkileyen unsurların en önemlisi proje elemanlarıdır. Bu sebeple çalışmada, bir karayolunun en ekonomik şekilde yapılabilmesinde proje elemanlarının etkisi araştırılmıştır. Bunun için öncelikle karayolunun geçki eksenlerinin belirlenmesi gerekmektedir. Yatay ve düşey kurplardan oluşan karayolu geçki eksenlerinde yatay ve düşey kurp sayıları dikkate alınmış, yatay ve düşey kurp sayılarının yapım maliyeti üzerinde düzenli olarak arttırıcı ya da azaltıcı etkilerinin olup olmadığı araştırılmıştır. Burada oluşturulan geçkiler içinden birinci, ikinci ve üçüncü sınıf olmak üzere üç farklı karayolu sınıfı için en uygun yatay ve düşey kurp sayısını içeren geçki seçenekleri belirlenmiştir. Bu geçkiler için yol sınıflarına bağlı olarak minimum proje elemanları belirlenmiş ve bu proje elemanları belirli oranlarda maksimum değerlerine kadar arttırılarak her sınıf yol için, proje elemanlarındaki değişimlerin yapım maliyetini nasıl etkiledikleri araştırılmıştır. Bu şekilde üç farklı yol sınıfı için minimum yapım maliyetini veren proje elemanları belirlenerek, bunların yapım maliyeti üzerindeki etkileri incelenmiş ve matematiksel modellerle tanımlanmıştır. Serit ve banket genişliklerinden oluşan platform genişliği ile kamulaştırma genişliğinin, karayolu yapım maliyeti üzerindeki etkileri de ayrıca araştırılmıştır. Anahtar kelimeler: Karayollari, maliyet analizi, optimizasyon, yol geometrik standartlari, regresyon.
Regresyon tahmin edicileri ve karşılaştırma çalışmaları
Bu çalışmanın amacı lineer regresyon tahmin edicilerini incelemek, bunlar arasındaki ilişkileri belirlemek ve bunların karşılaştırmalarını inceleyerek hangi durumda hangi tahmin edicinin kullanılacağına karar vermektir. Anahtar Kelimeler: Çoklu iç ilişki, yanlı tahmin edici, OLS tahmin edici, ridge tahmin edici, hata kareleri ortalaması kriteri.
Başlangıç dizayn aşamasında optimum form parametrelerinin belirlenmesi
Gemi dalgalar arasında ilerlerken altı serbestlik derecesinde hareketler yapar. Bu hareketlerin analizi için kullanılan basitlestirilmis durumlardan biri, geminin dalga tepelerine normal dogrultuda hareket ettigi durumdur. Bu kosulda gemi sadece simetri düzlemi içerisinde boyuna-öteleme, dalıp-çıkma ve bas-kıç vurma hareketleri yapmaktadır. Geminin simetri düzlemi içerisinde yaptıgı söz konusu hareketler incelendiginde, boyuna-öteleme hareketinin dalıp-çıkma ve bas-kıç vurma hareketlerine olan etkisinin ihmal edilebilir derecede oldugu görülür. Bu çalısma kapsamında, geminin bastan gelen düzgün dalgalarda yaptıgı dalıp-çıkma ve baskıç vurma birlesik hareketleri incelenmistir. Bu yöntem tablolar seklinde bir veritabanı programına aktarılarak kullanım kolaylıgı saglanmıstır. Tabloların ve yöntemin islerliginin gösterilmesi amacıyla kullanım yerleri farklı iki uygulama çalısması yapılmıstır. 32 adet .T.Ü. tipi balıkçı tekneleri formunun bastan gelen düzgün dalgalarda dalıp-çıkma ve bas-kıç vurma hareketleri, gelistirilen Adria 1 yazılımı ve ayrıca hazır bir program yardımı ile hesaplanmıstır. Kavram dizayn asaması için alternatif dizaynların degerlendirilmesinde kullanılabilecek hızlı ve kapsamlı bir yaklasık yöntem gelistirilmistir. Giris bölümünde, gemi hareketleri tanımlanmıs, daha önce konu ile ilgili yapılmıs çalısmalardan bahsedilmistir. kinci bölümde, teknelere ait geometrik veriler ve çevre parametreleri belirlenerek girdi veritabanı düzenlenmistir. Bu veriler yardımı ile dalıp-çıkma ve bas-kıç vurma hareketleri hesaplanarak denizcilik veritabanı kurulmustur. Bu bölümde çoklu dogrusal regresyon teknigi ile tekne parametreleri ve denizcilik karakteristikleri arasındaki iliski ortaya konmustur. Sonuç bölümde ise genel degerlendirmeler, yöntemin kullanımı ve ileride yapılacak çalısmalar hakkında yorumlar verilmistir. Anahtar kelimeler: Balıkçı Gemisi, Konsept / Kavram Dizayn, Gemi Hareketleri, Veri Analizi, Regresyon
Taşınmaz geliştirmede değer kestirim analizleri ve İstanbul konut alanı örneğinde bir uygulama
Taşınmaz değerleme; bir taşınmazın, taşınmaz geliştirme projesinin ya da bir taşınmaza bağlı hak ve faydaların belli bir tarihteki olası değerinin, bağımsız, tarafsız ve objektif ölçütler çerçevesinde belirlenmesidir. Taşınmaz değerlemenin ilgi alanlarından biri de taşınmaz geliştirme projeleridir. Bu tezde, taşınmaz geliştirme proje çeşitlerinden biri olan konut geliştirme projeleri üzerinde uygulanabilecek bir risk analiz sistemi ve proje riskini oluşturan en önemli değişkenlerden biri olan birim satış değerinin bilgi yönetimi çerçevesinde belirlenmesine yönelik doğrusal çoklu regresyon modeli geliştirilmiştir.Risk analiz sistemine yönelik olarak, taşınmaz ve konut geliştirme sektörü incelenmiş, Türkiye'de şirketlerin konut geliştirme projeleri kapsamında gerçekleştirmiş olduğu yatırıma yönelik analizler araştırılmıştır. Konut geliştirme pazarında ulusal ve uluslararası durum incelemesi yapıldıktan sonra risk analizinin teorik yapısı oluşturulmuştur.Gayrimenkul yatırım ortaklıklarından elde edilen konut geliştirme proje verileri üzerinde risk analizi çalışmaları yapılmış ve bu analizler sonucunda konut geliştirme yatırımlarında en çok risk oluşturan değişkenler belirlenmiş, konut geliştirme projeleri gerçekleştiren şirketler için riski azaltan bir risk yönetim sisteminin oluşumu araştırılmıştır.Önemli değişkenlerden birisi olduğu görülen birim satış değerinin belirlenmesine yönelik olarak taşınmaz değerleme veri tabanı oluşturulmuş, ulusal bazda bu veritabanının küme değerlemesi ve otomatik değerleme sistemlerine altlık olması amaçlanmıştır. Sermaye Piyasası Kurulu'nca lisans verilmiş değerleme şirketlerinin hazırlamış olduğu değerleme raporlarındaki konut türü taşınmazlara ilişkin veriler, oluşturulan veri tabanına aktarılmıştır. Daha sonra bu veriler düzenlenerek çoklu doğrusal regresyon analizi uygulanarak istatistiki bir değerleme modeli oluşturulmuştur.Anahtar Kelimeler: taşınmaz geliştirme, gayrimenkul yatırım ortaklığı, konut geliştirme, risk analizi, risk yönetimi, değerleme, konut değerleme, çoklu regresyon analizi.
Adana baseni tersiyer birimlerinden seçilmiş kumtaşlarının yönlere bağlı dayanım ve deformasyon özelliklerinin araştırılması
Kayalarda anizotropi, kayacın sahip olduğu yönlü fabrik, mikroyapı ve mevcut süreksizliklerin etkisiyle dayanım ve deformasyon özelliklerinin yönlere göre değişiklik göstermesidir. Bu çalışmada Adana Baseni, Tersiyer istifine ait Cingöz formasyonundan seçilmiş 7 adet laminalı kumtaşı bloğu üzerinde dayanım ile statik ve dinamik deformasyon özelliklerinin yönlere bağlı olarak değişimi araştırılmıştır. Mineralojik ve petrografik değerlendirmeler sonucu seçilen numunelerin litik kumtaşı ve tane boyu sınıflamasına göre blokların çok ince (4), ince (1,2,3 ve 5) ve orta taneli (6-7) kumtaşı olduğu saptanmıştır. Kumtaşı bloklarından, laminalanma düzlemleri dikkate alınarak 0, 30, 45, 60 ve 90 derecelik yönelim açılarına sahip 310 adet karot numunesi alınmıştır. Fiziksel özelliklerden yoğunluk, porozite ve ağırlıkça su emme oranları belirlenmiştir. Statik ve dinamik özelliklerin belirlenmesi amacıyla, tek eksenli sıkışma dayanımı (?c), dolaylı çekme dayanımı (?t), statik deformasyon modülü (Est) ve P (Vp) ile S (Vs) dalga hızlarına göre dinamik deformasyon modülü (Edin) parametrelerinin yönelim açısına (ß) göre değişimleri incelenmiştir. Tek eksenli sıkışma dayanımı deneylerine göre kumtaşlarının dayanım anizotropisi oranlarının (Rc: ?cmax/?cmin) 1,27 ? 2,07 arasında değiştiği ve zayıf-orta anizotropi derecelerine sahip olduğu belirlenmiştir. Deneylerlerden elde edilen ?c, Est, Vp, Vs, ve Edin parametreleri arasında basit regresyon ilişkileri sonucu 0.83 ile 0.98 arasında değişen yüksek korelasyon katsayıları elde edilmiştir. Ayrıca, tek eksenli sıkışma dayanımının yönelim açısı (ß) ve yoğunluk (?) ile değişiminin dikkate alınarak kestirilmesine yönelik basit ve çoklu doğrusal olmayan regresyon modelleri ile değerlendirilmesi sonucu sırasıyla 0.96 ve 0.93 korelasyon katsayılarına sahip regresyon modelleri elde edilmiştir. Anahtar kelimeler: Kumtaşı, anizotropi, anizotropi oranı, regresyon, çoklu regresyon.
Anadolu karaçamı [Pinus nigra J.F. Arnold subsp. pallasiana (Lamb.) Holmboe] meşcereleri (Bursa-Kestel) için çap-boy ilişkilerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
Bu çalışmada, ülkemizin Marmara bölgesinde yer alan Kestel ormanları Anadolu Karaçam'ının çap-boy ilişkilerinin modellenmesinde Yapay Sinir Ağ modellerinin kullanım olanaklarının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, 110 örnek alanda ölçülmüş ağaçları boylarını tahmin etmek üzere 5 farklı aktivasyon fonksiyonu ve 100 farklı nöron sayısı alternatifi olmak üzere toplam 500 farklı Yapay Sinir Ağ modeli için veri eğitimi gerçekleştirilmiş ve tahminler elde edilmiştir. Bu Yapay Sinir Ağ modellerinin karşılaştırılmasında; r, Ortalama Mutlak Hata (OMH), max. Ortalama Mutlak Hata (max. OMH), Hata Kareler Ortalamansın Karekökü (HKOK), Yüzde Hata Kareler Ortalamasının Karekökü (HKOK%), Bias, Bias%, R2, AIC ve BIC gibi çeşitli başarı ölçütleri kullanılmış, lojistik sigmoid (log-sig)'in giriş katmanı ile ara katmanı bağlantı noktasında ve hiperbolik tanjant sigmoid (tan-sig)'in de ara katman ile çıkış katmanı bağlantı noktasında olduğu Aktivasyon fonksiyonu seçeneğine (A2) ve 75 nörona sahip Yapay Sinir Ağ modelinin ağaçların boy değerlerini tahmin etmede en başarılı model olduğu belirlenmiştir. Bu en başarılı Yapay Sinir Ağ modeli için r; 0.9317, OMH; 0.9183, max. OMH; 5.1449, HKOK; 1.2660, HKOK%; 10.4356, Bias; -0.0229, Bias%; -0.1886, R2; 0.8732, AIC; 197.3114 ve BIC; 211.4062 olarak hesaplanmıştır. Bu en başarılı YSA modeli ile elde edilen tahminlerde, Schnutte (1981)'un Doğrusal Olmayan Regresyon modeline göre r, OMH, max. OMH, HKOK, HKOK%, Bias, Bias%, R2, AIC ve BIC değerlerinde sırasıyla, -%4.518, %12.296, %35.689, %22.929, %22.929, %51.703, %49.978, -%11.016 oranlarında iyileşmeler elde edilmiştir. Tüm bu ölçütler değerlendirildiğinde, YSA modellerinin ağaçların boy tahminlerinde başarıyla kullanılabileceği sonucuna varılabilir.
A study on jackknifed estimators in regression model in presence of multicollinearity
Many researchers developed the biased estimation for reducing the impact of the multicollinearity problem in multiple linear regression but not using the Jackknife technique. The Jackknife biased estimation studied and over come the multicollinearity problem to determine the best estimator has good properties as well as to examined by conducting a comprehensive review of the Jackknife estimators present in previous literature. This thesis is based on applied Jackknife teachnique in biased estimator to reduce the baisedness as well as reduce the effect of high variance of these estimators in multiple linear model. Furthermore, a new estimator has been proposed in the multiple linear regression model called the "improved Jackknife Liu type estimator (IJLTE)" based on the Jackknife Liu type estimator (JLTE). The performance of IJLTE compared to some biased estimators theoretically is proofed based on the mean squares error (MSE) as a measure for goodness of fit. The IJLTE estimator has good characteristics compared with different biased estimators that have been proved when simulating some theorems. A simulation study as well as a numerical example between the Jackknifed biased estimators and the biased estimators has been done to determine the good estimator from these families based on mean sequare error criteria (MSE).
Üretiminde farklı alkoller ve katalizörler kullanılan biyodizellerin yakıt özellikleri, motor performansları ve egzoz emisyonlarının incelenmesi
Bu çalışmada, siyah hardal (Brassica nigra L.) tohumundan elde edilen siyah hardal yağından farklı alkoller (metanol-C1, etanol-C2, izo-propanol-C3, bütanol-C4, pentanol-C5) ve farklı katalizörler (sodyum hidroksit, potasyum hidroksit) kullanılarak transesterifikasyon metodu ile biyodizel üretimi gerçekleştirilmiştir. Üretim öncesi en uygun biyodizel verimini sağlamak için katalizör oranı, alkol miktarı, reaksiyon sıcaklığı ve reaksiyon süresi işlem parametrelerinin kullanıldığı polinomsal regresyon matematiksel modeli destekli optimizasyon çalışmaları yapılmıştır. Belirlenen koşullarda; metanol ve etanol ile yapılan optimizasyon çalışmalarında biyodizel elde edilirken, izo-propanol, bütanol ve pentanol ile yapılan çalışmalarda ester ve gliserol ayrışması gözlemlenmemiştir. Sonraki aşamada, elde edilen yakıtların yakıt özellikleri belirlenmiştir. Daha sonra, bu yakıtlar bir dizel motorda test edilerek motor performans ve egzoz emisyon değerleri tespit edilmiştir. Sonuç olarak, yakıtlar arasında en yüksek biyodizel verimi %0.4 KOH ve %20.39 metanol ağırlıklarında, 57.1oC reaksiyon sıcaklığı ve 54.1 dakika reaksiyon süresinde %97.335 olarak belirlenmiştir. Ölçülen yakıt özellikleri dikkate alındığında, genel olarak standartları sağladığı görülmüştür. Motor testlerinde ise yakıtlardan elde edilen en yüksek efektif motor tork ve efektif motor gücü ortalama değerleri petrodizele göre sırasıyla %8.25 ve %7.3 oranlarına kadar daha düşük, efektif özgül yakıt tüketimi ortalama değerleri ise %12.97 oranına kadar daha yüksek çıkmıştır. Biyodizel yakıtların ED'ye göre CO, HC ve SO2 ortalama emisyon değerlerinin düşük olduğu tespit edilirken, EGS değerlerinin yüksek, CO2 ve NOx ortalama emisyon değerlerinin ise NaOHEB yakıtı dışında yüksek çıktığı bulunmuştur.
Sürekli regresyon ve ilişkili regresyon modellerinin incelenmesi
Regresyon analizi değişkenler arasındaki ilişkiyi araştırmak ve modellemek amacıyla çeşitli bilim dallarında yaygın olarak kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Bu amaç için ilk olarak regresyon katsayılarının tahminleri ile ilgilenilir ve bilinen en eski yöntem en küçük kareler yöntemidir. Fakat en küçük kareler tahmin edici, açıklayıcı değişkenlerin arasında lineer bağımlılık olması durumunda ortaya çıkan çoklu iç ilişki probleminden etkilenmektedir. Bu durumda alternatif tahmin yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada çoklu iç ilişki olması durumunda kullanılan tahmin edicilerden ridge regresyon, temel bileşenler regresyon, kısmi en küçük kareler regresyon ve sürekli regresyon yöntemleri isöz konusu yöntemler arasındaki ilişki incelenmiştir. Bu amaç için Fearn?nın (1983) verisi kullanılarak ilgili yöntemler örneklendirilmiştir.
Futbol şirketleri açısından futbol hakemlerinin tükenmişlik durumu
Dünyada ortak dil olarak tüm insanlığa hitap eden futbolda, futbol ekonomisinin ve futbol hakemlerinin tükenmişlik sendromuna karşı gösterdikleri özeni incelenmiştir. Türkiye Futbol Liginde faal olarak görev yapan futbol hakemlerinin Futbol şirketi paydaşlarına (yöneticiler, futbolcular, taraftar) yönelik tükenmişlik düzeylerinin çeşitli değişkenler açısından incelenmesidir. Araştırma Türkiye'nin çeşitli illerinden ve kategorilerinden toplamda 218 adet futbol hakemiyle yapılmaktadır. Araştırmada veri toplama aracı olarak Maslach Tükenmişlik Envanteri (1981) ile 16 soruluk kişisel bilgilerin yer aldığı anket formu kullanılmaktadır. Maslach Tükenmişlik Ölçeği hakemlerin Futbol şirketlerine (yöneticiler, futbolcular ve taraftar) yönelik tutum ve davranışları ele alınarak uygulanmaktadır. Ölçeklerden elde edilen veriler ortalama, yüzde, standart sapma gibi istatistiksel yöntemlerle özetlenecek ve normallik sınamalarından sonra ilişki analizleri olan regresyon ve korelasyon analizi ile, farklılık analizleri ise ANOVA ve T-Testi analizleri ile analiz edilmektedir. Regresyon modelinin varsayımlarının sınanması yapılacaktır. Anlamlılık düzeyi olarak 0,05 ve 0,01 kullanılacaktır. Araştırma bulgularında futbol hakemlerinin yaşı, medeni durumu, mesleği, geliri, eğitim düzeyi, hakemlik kategorisi, aktif futbol oynaması, tecrübesi, ili, sosyal medya kullanımı, haftada izledikleri müsabaka sayısı vb. göre futbol şirketine karşı tükenmişlik düzeyinin bütün alt boyutları (duyarsızlaşma, duygusallık, kişisel başarı) arasında anlamlı bir ilişki olup olmadığı araştırılacaktır. Tükenmişlik duygusunun olumsuz etkilerini azaltmak için futbol hakemlerini tükenmişlik duygusuna yönelten mesleki ve sosyal faktörlerin ortadan kaldırılmasının yanı sıra; futbol şirketi paydaşlarının bu faktörleri ortadan kaldıracak tedbirlere başvurması gerektiği düşünülmektedir. Katılımcıların vermiş oldukları cevapların kendi duygu ve düşüncelerini tam anlamıyla belirttiklerini incelemek, bu incelemenin doğruluk oranını test etmek adına IBM SPSS paket programında bulunan "Güvenilirlik Analizi" işlemi gerçekleştirilmelidir. Bu analizi gerçekleştirmemizin asıl nedeni ise veri kaybının oluşmaması aynı zamanda toplanan verilerde hata payının minimize edilmesi amaçlanmıştır. Araştırma sonrasında hakemlerin tükenmişlik durumu yüksek bulunmuştur. Futbol ekonomisi açısından tükenmişlik sendromuna gereken özen gösterilmesi gerektiği anlaşılmıştır. Futbol şirketleri hakemlerin üzerindeki tükenmişlik sendromunu tetikleyen faktörleri azaltma konusunda yardımcı olması gereklidir. Yöneticilerin, antrenörlerin ya da futbolcuların hakem otoritesi altında saygı çerçevesinde işlerini karşılıklı olarak yapmasına izin vermelidir.
Farklı makine öğrenme yöntemleri ile güneş panellerinin enerji üretim tahmini
Güneş enerjisi, sürdürülebilir ve çevre dostu bir enerji kaynağı olarak küresel enerji dönüşümünde giderek daha önemli bir rol üstlenmektedir. Ancak güneş ışınımına bağlı üretim miktarındaki doğal değişkenlik, enerji üretiminin güvenilir bir şekilde tahmin edilmesini önemli bir gereklilik haline getirmektedir. Geleneksel istatistiksel yöntemler bu doğrultuda yetersiz kalmakta; bu nedenle yapay zeka tabanlı yaklaşımlar öne çıkmaktadır. Bu tez çalışması, Türkiye'deki 12 farklı güneş enerji santraline ait 2023-2024 yıllarını kapsayan saatlik üretim ve meteorolojik veriler kullanılarak, güneş enerjisi üretiminin yüksek doğrulukla tahmin edilmesini amaçlamaktadır. Tahmin süreci, veri ön işleme adımını takiben, çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları ile dikkat mekanizması içeren gelişmiş bir derin öğrenme yöntemi olan Zamansal Füzyon Transformatörü (Temporal Fusion Transformer) modelinin uygulanmasıyla gerçekleştirilmiştir. Makine öğrenmesi modelleri, dört farklı hiperparametre optimizasyon tekniği kullanılarak en uygun hale getirilmiştir. Model performansları, R² (belirleme katsayısı), MAE (ortalama mutlak hata), MAPE (ortalama mutlak yüzde hata) ve RMSE (kök ortalama kare hata) metrikleriyle değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, Rastgele Orman ve Aşırı Gradyan Artırma algoritmaları yaklaşık %96,20'lik R² ve yaklaşık 113 MAE değeriyle yüksek doğruluk sunmuştur. Çalışmanın bir diğer sonucu, zaman bağımlı verilerdeki karmaşık ilişkileri modelleme konusunda performans sergileyen Zamansal Füzyon Transformatörü modelinin, test veri setinde %96,81'lik R² ve 76,35 MAE değeriyle tüm modeller arasında daha iyi sonuca ulaşmasıdır. Bu bulgular, derin öğrenme tabanlı gelişmiş yaklaşımların, özellikle de zaman serisi veriler için geliştirilen modellerin, güneş enerjisi üretimi tahmininde son derece etkili olduğunu ve enerji sektöründe planlama, yönetim ve karar destek süreçlerine önemli katkılar sağlayabileceğini göstermektedir.
Daha iyi yaşam için çok boyutlu refah
Nasıl yaşanacağına dair etik bir doktrin olan Nichomachean Ethics'te, Aristoteles'in bireysel mutluluk görüşü, iyi (mutlu) bir yaşam için erdem ile en yüksek fayda gibi objektif yönleri işaret eder. Bu, birinin kendini gerçeklemesiyle, yani Ryff ve Singer (2008) kavramsallaştırdığı gibi "eudaimonia" ile gerçekleştirilebilir. Diğer taraftan kısa vadeli, şimdiki veya hedonik refah esasen bir insanın hayatı hakkında nasıl hissettiğidir. Felsefi görüşler üzerine inşa edilen, subjektif refah üzerine yapılan çalışmaların çoğu bu iki ana bakış açısından kaynaklanmaktadır (Ryan & Deci 2001; Aslam & Corrado, 2012; Huta, 2015). Herbiri bir bağımlı latent subjektif refah değişkeni ve beş bağımsız değişkenden oluşan logit, sıralı logit, genelleştirilmiş sıralı logit modeller kullanılarak mikro düzeyde (il içerisinde) subjektif refah üzerine etkiler Stata kullanılarak hesaplanmıştır. Bu tezin iki amacı vardır. Birincisi, zaman çerçevesinin öneminin bir belirleyici olup olmadığını bulmak için zaman çerçeveli mutluluk üzerine mekansal etkiler üzerine farklılıkları ölçmektir. İkincisi, sosyo-ekonomik, sosyal sermaye ve mekânsal değişkenlerin yaşam memnuniyeti ve yaşam kalitesi gibi subjektif refah bileşenleri üzerine etkilerini ölçmektir. Genel kanıtlar (1) sosyo-ekonomik, sosyal sermaye, algılanan mekansal faktörlerin, objektif mekansal faktörlerden daha önemli olduğunu (2) mutluluk üzerine mekansal etkilerde bazı ikili farklılıklar olduğunu; (3) mekansal (kentsel-kırsal farkı) etkinin, bir haftalık mutluluğu açıklamada diğer subjektif refah ölçülerine göre daha güçlü olduğunu; (4) mahalle güvenliğinin yaşam kalitesi dışındaki tüm bileşenler üzerine etkisinin, konut maliyetinden daha güçlü olduğunu; (5) mekansal faktörlerin, mutluluk için sosyo-ekonomik ve sosyal sermaye faktörlerinden daha önemli olduğunu; (6) yaşam kalitesi, hedonik mutluluk, genel mutluluk ve yaşam memnuniyetinin, Gini katsayısının yokluğunda hiçbir objektif mekansal önem göstermediğini; (7) insanlara güvenin, tüm bileşenler için görüşme sıklığından daha önemli olduğunu; (8) tüm subjektif refah bileşenleri üzerine, sağlık durumunun etkisinin sosyo-ekonomik değişkenlerden daha güçlü olduğunu; ve (9) Gini katsayısının (gelir eşitsizliği) daha çok yaşam memnuniyeti ve genel mutluluk ile, mutlak yoksulluk sınırının ise mutluluk ve yaşam kalitesi ile ilişkili olduğunu göstermektedir. Bu araştırma iller bazında uygulanırsa Türkiye'nin genel refahını OECD ortalamasının üzerine çıkarmak için gerekli olan politikalar belirlenebilir. Bu tezin, hedonik mutluluk üzerine mikro-mekânsal etkilerin ve çok boyutlu refahın önemini göstererek gelişmekte olan ülkelerin literatürüne katkıda bulunması beklenmektedir. Sonuç olarak, belediyeler ve sosyal devlet kurumları subjektif refahın tüm boyutlarını göz önünde bulundurarak Adana mahallelerinde refahı artırmak için yeni politikalar oluşturmalıdır. Sonuçların kentsel sorunların çözümüne katkı sağlayacağı ve çözümlerin makro düzeye yansıyacağı düşüncesi/beklentisi bu tezin özgün değerini ortaya koymaktadır.
Hastaneye yeniden yatışın regresyon yöntemleri ile incelenmesi
Birçok alanda olduğu gibi sağlık alanında da sıklıkla kullanılan regresyon analizinde incelenen bağımlı değişkenin yapısına göre farklı modeller kullanılmaktadır. Bağımlı değişken kesikli yapıda olduğunda poisson regresyon ve negatif binom regresyon en sık kullanılan regresyon modelleridir. Bu regresyon modelleri ile sayımın olasılığı, poisson ve negatif binom dağılımları ile modellenmektedir. Poisson ve negatif binom regresyonda ilgilenilen olayın gözlenen sayısı olan bağımlı değişken kesikli, sayılabilir yapıda iken bağımsız değişken için herhangi bir sınırlama getirilmemiştir. Bazı durumlarda bağımlı değişkende sıfır değeri çok fazla gözlenmektedir ve poisson ile negatif binom dağılıma uyumu bozmaktadır. Bu gibi durumlarda sıfır değer ağırlıklı modeller daha iyi uyum gösterebilmektedir. Hastaneden taburcu olmuş hastanın belirli bir süre içerisinde tekrar hastaneye başvurması yeniden yatış (yeniden yatış) olarak tanımlanır. Sağlık harcamalarını azaltmak, hasta bakım kalitesini yükseltmek, sağlık hizmetlerinin verimliliğini ve sağlıkta kaliteyi arttırmak için hastaların hastaneye yeniden yatış sayısını etkileyen faktörlerin değerlendirilmesi önemlidir. Bu tez çalışmasındaki amaç, hastaların yeniden yatış durumları ve yeniden yatışı etkileyen faktörlerin regresyon yöntemleri kullanılarak veriye en uygun regresyon yöntemi ve model seçiminin incelenmesidir. Eldeki tüm değişkenlerin geriye doğru seçim yöntemi uygulandığında, AIC, BIC ve LL değerlendirilerek ve uygulanan Vuong testi ile, sıfır değer ağırlıklı negatif binom modelin en uygun regresyon modeli olduğu gözlenmiştir. Bu modelde Sayım Bileşeninde; Sabit, Yaş, Histopatoloji, Komplikasyon ve Ameliyat grubu. Sıfır Bileşeninde ise; Yatış Süresi(gün), Histopatoloji ve Komplikasyon değişkenleri anlamlı bulunmuştur. Anahtar sözcük: Regresyon analizi, yeniden yatış, poisson regresyon, negatif binom regresyon, Sıfır değer ağırlıklı regresyon analizi
PISA 2018'de Türkiye'de matematik başarısını etkileyen dijitalizm faktörlerinin veri madenciliği yöntemleri ile analizi
Teknoloji ve hız çağında, dijitalizm hayatımızı birçok yönden etkilemektedir. Bunun yanı sıra fiziksel, sosyolojik ve psikolojik, etkiler doğrudan ya da dolaylı olarak hobilerimizi, yeteneklerimizi ve yeterliliklerimizi etkilemektedir. Ulusal olarak öğrencilerimizin en çok yeterli olmadığı bilim alanı olan Matematik, insan yeteneklerinin gelişiminde ve biçim verilmesinde, sistemli ve mantıklı bir düşünce disiplininin kazandırılmasında araçtır. Eğitim kurumlarında daha verimli matematik öğretim ortamları oluşturmak için yapılan araştırmalar günden güne artış göstermektedir. Bu çalışmada Türkiye'deki PISA 2018 Matematik okuryazarlığı başarılarını en üst düzeyde etkileyen dijitalizm ile ilgili faktörlerin ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. 2018 yılı PISA sınavı verileri içerisinde özellikle dijitalizm ile alakalı sorular seçilerek bu konuda öğrencilerin matematik başarısını etkileyebileceği düşünülen değişkenler üzerinde durulmuştur. WEKA yazılımı kullanılarak gerçekleştirilen bu analizde J48, JCHAID, Random Forest, Hoeffding tree, M5P, Lojistik model, Functions Elastic, Functions Linear Regression, yöntemleri uygulanmıştır. Analiz sonuçlarındaki performanslar, güvenilirlik olarak; doğru sınıflama sayısı, doğru sınıflama oranı, kappa istatistiği, hataların ortalama karekökü, göreceli mutlak hata, göreceli hataların karekökü değerleri bakımından karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Sınıflandırma, Regresyon, Matematik başarısı, PISA 2018, WEKA.
Yaşam ortamının insan psikolojisi üzerine etkileri
Doğa, insan eliyle değişikliğe uğramadan kendini sürekli yenileyip değiştiren kendine özgü kural ve kanunlarla çalışan sistemdir (Atalay, 2013). İnsanlar yaşamlarının ilk anlarından itibaren doğayla iç içe olup doğanın kendine sunduğu nimetlerden faydalanarak varlıklarını sürdürmektedirler. Doğayla geçirilen zaman bireylerde ruhsal rahatlama sağlamasının yanı sıra bedensel ve fonksiyonel faydalar da sağlamaktadır (Nisbet ve Zelenski, 2011). Bununla birlikte doğayla ilişkili olma birçok olumlu çevresel davranış ve tutumları da beraberinde getirmektedir (Zelenski ve Nisbet, 2014). Bu tez çalışması giriş, materyal metod, bulgular ve sonuçlar olmak üzere dört bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde doğanın öneminden, insan-doğa ilişkisi, doğa olaylarının kısa tanımlarından ve doğa olaylarının insan psikolojisine etkisinden, insanın ruhsal ve bedensel sağlığında rol oynayan etmenlerden, kültürün ve çevrenin insan sağlığı ile olan ilişkisinden, psikiyatrinin eski dönem ve yeni dönem tarihsel sürecinden, incelediğimiz şikayetlere eski dönemlerde ve yeni dönemde uygulanan tedavi yöntemlerinden bahsedilmiştir. İkinci bölümde uyguladığımız anket çalışmasında bağımsız t testi, anova testi, lojistik regresyon analizi uygulanmıştır ve bu testler hakkında kısaca bahsedilmiştir. Üçüncü bölümde Fırat Üniversitesi Hastanesi Psikiyatri Polikliniğine depresyon, stres, anksiyete şikayetleriyle muayene olan hastalara üç ay boyunca yapılan anket çalışmasının bulgularına yer verilmiştir. Dördüncü bölümde ise elde edilen sonuçlar tartışılmıştır. Bu çalışmanın amacı; yaşam ortamının (doğa, şehir, ilçe, köy) insan psikolojisi üzerine etkilerini ve insanın yaşam alanı üzerindeki etkilerini incelemek ve Fırat Üniversitesi Hastanesi Psikiyatri Polikliniğine şikâyetleri yüzünden gelen hastaların yaşam ortamlarının depresyon, aksiyete, stres gibi rahatsızlıklarını hangi ölçüde etkilediğini araştırmak ve eğer aralarında bir ilişki varsa uygun istatistiksel yöntemlerle modellemeye çalışmaktır. Anahtar Kelimeler: Yaşam ortamı (Doğa,şehir,ilçe,köy), İnsan, Sağlık, Aksiyete, Stres, Regresyon
Türkiye enerji piyasasının çok değişkenli doğrusal regresyon analizi ile incelenmesi
Enerji ekonomik kalkınma için temel etmendir. Son yıllarda enerji ekonomisi üzerine çalışmalar yaygınlaşmıştır. Ancak bu çalışmalar bir enerji kaynağının incelenmesi üzerine odaklanmaktadır. Bu çalışmada dünya ve Türkiye enerji tüketimi içinde en büyük paya sahip olan üç enerji kaynağı doğal gaz, elektrik ve petrol tüketimi birlikte incelenmektedir. Bu incelemede kullanılan yöntem Çok Değişkenli Doğrusal Regresyon Modeli'dir. ÇDDR modeli aynı bağımsız değişken setine sahip doğrusal regresyonlar sistemidir. Bu modelde denklemler arası doğrusal kısıtlamalar denklemler arasında standart F istatistiği ile sınanabilmektedir. Çalışmanın amacı adı geçen bu üç enerji kaynağının Türkiye verileri için talep denkleminin tahmin edilmesidir. Bu amaçla Türkiye 2001:01-2010:06 dönemi aylık verileri ile doğal gaz, elektrik ve petrol tüketimlerinin bağımlı değişken ve bu enerji kaynakların fiyatlarının, gelirin ve nüfusun bağımsız değişken olduğu ÇDDR modeli kurulmuştur. Petrol fiyatı dışındaki tüm katsayıların bütün modellerde istatistiksel olarak anlamlı olduğu saptanmıştır. Elde edilen katsayılar iktisadi olarak yorumlanmış ve arz ve talep hareketinin genel beklentinin dışında Türkiye enerji piyasasına özgü şekilde hareket ettiği saptanmıştır.
Forecasting brent oil futures prices using machine learning
Accurate forecasting is needed to define strategy and profitable future business operations, particularly of price data which leads to highly profitable trades and investments especially for liquid goods or assets. This thesis project researches successful financial and sales univariate data time-series forecasting models, and applies various methods in the forecasting of Brent Crude Oil Futures price while analyzing in a detailed way which proposes a proper data analysis process which involves three main parts: data examination, model evaluation and result analysis. That data analysis process can be applied to any data in order to have detailed information about the underlying commodity of the data, test forecasting models, make decisions, make inferences about related data, etc. The performance of the forecasting methods is then evaluated according to the following error measures: Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Root Mean Square Error (RMSE) and Tracking Signal. A number of forecasting models are used: Moving Average by Statsmodel library, manually coded Moving Average, Holt's Method, Holt's Winters Method, Long Term Short Memory, Auto-regressive Integrated Moving Average (ARIMA), Seasonal Auto-regressive Integrated Moving Average (SARIMAX), Simple Exponential Smoothing by Statsmodel library, manually coded Simple Exponential Smoothing, Deep Neural Network with 2 hidden layers, Support Vector Regression, Kth Nearest Neighbors regression.
Büyük ölçekli veri için eniyileme temelli tahminleyici yöntemler
The prediction has historically been a topic which is of great importance and will not lose interest in the future. The prediction was made with primitive methods in the past. However, with the introduction of large scale data to our lives, primitive methods have left its place to the machine learning algorithms. Prediction methods with machine learning are split into two sub-problems as classification and regression. In this thesis, three novel machine learning methods have been developed which target different problems that can work with large scale data. The proposed methods are mainly based on mathematical programming and optimization. The first method is ``Incremental Conic Functions (ICF) Algorithm for Large Scale Classification Problems'' which applies an efficient data reduction method to the data. Furthermore, it does not require to solve a linear programming (LP) problem in some cases. The second method is ``One-Class Polyhedral Conic Functions (O-PCF) Algorithm for One-Class Classification.'' This method can classify data points and detect outliers when the data is only available from one class. The last method is developed for ``clusterwise linear regression'' when the data size is large. These methods are tested on real-life datasets and compared with the well-known methods in the literature. It is possible to apply these three methods to real-life problems because of the short training and test times.
Büyük veri ile hava kalitesi tahmini
Bu tezde, İstanbul il genelinde yer alan istasyonlarda ölçülen hava kalitesi indeksi ve hava kirleticilerinin yoğunluğu büyük veri ve akıllı yöntemler aracılığı ile tahmin edilmiştir. Tezde temel olarak ele alınan problem, makine öğrenmesinin temel problemlerinden biri olan regresyon problemidir. Hava kalitesinin tahmini için çok sayıda farklı kaynaktan veri elde edilmesi, bu verilerin ilgili regresyon problemini oluşturmak üzere düzenlenerek veri kümesi haline dönüştürülmesi amacıyla çeşitli web servisleri ve web kazıma yaklaşımları kullanılmıştır. Daha sonra temizlenen veri kümeleri üzerinden literatürde ana akım olarak bulunan birçok regresyon yöntemi kullanılmış ve bu yöntemlerin parametrelerinin en iyi şekilde belirlenmesine yönelik çalışmalar yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar karşılaştırmalı olarak raporlanmıştır.