471
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Discipline
Türkiye'de lisans düzeyindeki istatistik ders içeriklerinin veri madenciliği yöntemleri ile analizi
Günümüzde teknolojinin gelişmesi ile birlikte veri miktarlarında ve çeşitliliğinde hızlı artışların olduğu gözlenmektedir. Veri artışları büyük ve karmaşık veri kümelerini oluşturmaktadır. Veri madenciliği, büyük ve karmaşık olan bu veri kümelerini veri madenciliği yöntemleri ile kolay bir şekilde analiz ederek yararlı olan anlamlı bilgilerin ortaya çıkarılmasını sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında, Çukurova Üniversitesi İstatistik Bölümü ile istatistik bölümü bulunan diğer üniversitelerin lisans programlarında yer alan derslerin ders içerikleri karşılaştırılmıştır ve veri madenciliği yöntemleri ile analizleri yapılmıştır. Yapılan analizlerde; istatistik bölümlerinin birbirleri ile olan ilişkileri, istatistik bölümlerinin başarılarına etki eden ve istatistik bölümlerinde birlikte alınması gereken derslerin veri madenciliği ile belirlenmesi amaçlanmıştır. Uygulamada veri madenciliği yöntemlerinden kümeleme analizi, birliktelik kuralları analizi ve karar ağacı analizi kullanılmıştır. İstatistik bölümleri bulunan üniversitelerin birbirleri ile olan benzerlikleri kümeleme analizi ile gösterilmiştir. İstatistik bölümlerinin ders programlarında hangi derslerin birlikte alınması gerektiğini belirlemek için birliktelik kuralları analizi kullanılmıştır. İstatistik bölümlerinin başarılarına etki eden derslerin bulunması ise karar ağacı analizi ile yapılmıştır. Analizler için KNIME ve WEKA veri madenciliği programları kullanılmıştır.
Çok değişkenli regresyon kontrol grafikleri
Çok değişkenli bir verinin kontrol grafiklerini ve regresyon kontrol grafiklerini oluşturmak için tek değişkenli bilinen yöntemler kullanıldığında çeşitli sıkıntılar ortaya çıkmaktadır. Bu sıkıntıları gidermek için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Bu çalışmada çok değişkenli kalite kontrol yöntemlerinin performansını belirlemek için simülasyon çalışması yapılmıştır. Simülasyon çalışmasından faydalanılarak ortalama işlem uzunluğu (ARL) bakımından yöntemlerin karşılaştırılmaları yapılmıştır ve bu yöntemlerin çok değişkenli ridge rezidü grafikleri oluşturulmuştur. Çok değişkenli kalite kontrol yöntemleri olarak bilinen; Hotelling T2, çok değişkenli EWMA, çok değişkenli CUSUM yöntemlerinden ve bu yöntemlerin regresyon grafiklerinden faydalanılmıştır. Simülasyon çalışması için MATLAB 2014b programı kullanılmıştır.
Somaliland'da ilkokul terkin belirleyici faktörleri
This study intends to scrutinize the socioeconomic determinants of primary school dropout in Somaliland by employing logistic model analysis using the 2013 Somaliland Household Survey (SHS) data. The goal was to explore the socioeconomic determinants of primary education dropout categorized as household and individual characteristics that influence the dropout of students and any possible policy substitutes to reduce dropout of students at the primary school level. Different logistic regressions of dropout of primary school were projected, taking the following dimensions: rural and urban. After the model was estimated, marginal effects were observed for each model. The results showed that pupils from a married couple family, higher income households and with educated parents were enrolled in schools. Their odds ratios are negative across all models, indicating a reduced likelihood of a child dropping out of school. However, household size, distance to primary school, and pupil gender increase the odds ratio that the child will drop out of school, therefore signifying the insightful effect of free Universal Primary Education (UPE) on both the accessibility of primary schools and the reduction of dropouts. Finally, this study recommends for government to improve the accessibility of primary schools and maintain close supervision on school fees taken by school principals, since this has the prospect of increasing the number of dropouts, especially children from poor families and in rural areas, to unsustainable levels. Initiate self-educating programs in country wise; and impose compulsory free primary education to all primary schools and vocational schools; this is because pupils who are unable to pay the tuition fee of primary schools are highly expected to continue their education. Consequently, in this way the number of unproductive family members is reduced. Keywords: Primary education, dropout, logistic model, marginal effect.
İki aşamalı en küçük kareler yönteminin incelenmesi
Eşanlı denklem sistemlerinde yapısal katsayı parametrelerinin tahminlerinin tek değer olarak elde edilmesi için ilk adım, sistemdeki her bir denklemin belirlenmesidir. Belirlenmiş bir denklemde, belirlenme durumuna göre farklı tahmin yöntemleri kullanılır. Bu yöntemlerinden biri de özellikle aşırı belirlenmiş denkemler için kullanılan iki aşamalı en küçük kareler yöntemidir. Bu çalışmada, iki aşamalı en küçük kareler yönteminin işleyişini açıklamak amacıyla iktisadi teorilere uygun para arzı-talebi modeli kuruldu. Modelin uygulanmasında Türkiye'nin 2004:4-2018:4 iktisadi dönemine ait veri seti kullanıldı. Uygulama sonunda 2AEKK yöntemi kullanılarak elde edilen sonuçlar istatistiksel açıdan değerlendirildi.
Esnek ödemeli annüiteler
Günlük yaşamda bireylerin gelir ve giderleri birbirinden farklıdır. Bu yüzden de kişi ve kurumlar farklı planlarda veya miktarlarda ödemelerini yapabilmek isterler. Bu çalışmada geometrik artış/azalış ve ivmeli artış/azalış yöntemleri tartışılmıştır. Ayrıca iki yöntemin de sınırlı süreli annüiteler, hayat annüiteleri ve karma hayat sigortası durumları ele alınmıştır. Uygulama kısmında Microsoft Excel programı kullanılmıştır. i faiz oranı, r oranı ve k miktarı için farklı değerler alınarak karşılaştırmalar yapılmıştır. Hayat annüitesi ve hayat sigortalarında hesaplama yapılırken Türkiye İstatistik Kurumu'nun 2013-2015 yıllarına ait hayat tablosu kullanılmıştır. Sonuçlar karşılaştırılmış ve değerlendirilmiştir.
İki yönlü kuvvet dağılımına dayalı istatistiksel güvenilirlik analizi
İstatistik güvenilirlik analizi çalışmaları kapsamında, bir bileşenin veya birden fazla bileşenden oluşan sistemlerin çalışır durumda kalma olasılıkları sağ kalım rastgele değişkenleri kullanılarak modellenir. İki yönlü kuvvet (TSP) dağılımı ise sınırlı bir [a,b] aralığında değerler alan ve bir eşik noktasına sahip yaşam süresi verilerini modellemede oldukça kullanışlıdır. Bu çalışma kapsamında, ilk olarak TSP dağılımının temel güvenilirlik göstergeleri ele alınarak, bu dağılıma sahip bir bileşenin zamana bağlı olarak değişimi incelenmiştir. Ayrıca, güvenilirlik ve tehlike oranı tahminleri en çok olabilirlik (ML) ve Bayes yöntemleri kullanılarak farklı kayıp fonksiyonları altında hesaplanmıştır. Ardından, istatistiksel güvenilirlik analizi çalışmalarında önemli bir yer tutan stokastik gerilim-mukavemet güvenilirliği basit ve çok bileşenli sistemler varsayımları altında incelenerek ML ve Bayes tahmin yöntemleri ile elde edilmiştir. Yapılan tüm ML tahminleri için bootstrap güven aralıkları, Bayes tahminleri için ise en yüksek sonsal yoğunluk güven aralıkları Markov zinciri Monte Carlo (MCMC) algoritması yardımıyla elde edilmiştir. Elde edilen tüm hesaplama yöntemleri, simülasyon ve gerçek veri uygulamalarıyla örneklendirilmiştir.
Ölçüm hatalı modellerde parametre tahmini
Regresyon modelinde bağımsız değişkenin hatasız ölçüldüğü varsayılır. Bu varsayım sağlanmadığında veri ölçüm hataları ile bozulur. Veri analizinde, ölçüm hataları çok sık görülür. Veride ölçüm hatalarının varlığında klasik istatistiksel yöntemlerin geçerliliği düşme eğilimine girer ve parametrelerin en küçük kareler tahmin edicileri yanlı ve tutarsız hale gelir. Parametrelerin tutarlı tahmin edicilerini bulmak için ölçüm hatalarının bilinen kovaryans matrisi ve bilinen güvenilirlik matrisi gibi bazı ilave bilgiler gereklidir. Bu çalışmada, değişkenlerde ölçüm hatası olması durumunda, ölçüm hatasını en aza indirebilecek alternatif parametre tahmin yöntemleri ve veride çoklu iç ilişki olması durumunda ölçüm hatalı modellere bazı yanlı parametre tahmin yaklaşımları incelenecektir. Ayrıca, bu tahmin ediciler teorik ve sayısal örnekler ile değerlendirilecektir. Anahtar Kelimeler: Ölçüm hatalı model, Tanımlanabilirlik, Güvenilirlik matrisi, Araç değişken yöntemi, Liu tahmin yaklaşımı
Gaziantep'te faaliyet gösteren orta ve büyük ölçekli işletmelerin siber güvenlik yönetim yaklaşımlarının analizi
Bilgi ve İletişim Teknolojilerinin (BİT), hayatımızın her alanına girdiği bir zamanda yaşamaktayız. BİT hemen hemen herkes tarafından sosyalleşmede, bilgiye erişimde, ticarette üretimde, devlet kurumlarında ve gündelik iş hayatında yaygın olarak kullanılmaktadır. Teknoloji iyi yönetildiği zaman işletmelere büyük fırsatlar sunmaktadır. Fakat kötü yönetildiği zaman bir tehdit unsuruna dönüşmektedir. Teknoloji aynı zamanda kötülere şeytanca fikirlerini uygulama fırsatı verdiği için her türlü bilgi hırsızlığına, casusluğa ve çeşitli siber suçlara da yol açmaktadır. Bu kapsamda teknoloji yönetimi, özelde de siber güvenlik yönetimi işletmeler için hayati bir konudur. Bu çalışmada; genel olarak Gaziantep'teki orta ve büyük ölçekli firmaların genel olarak siber güvenliğe yaklaşımları sevilerini tespiti ve firmaların demografik özelliklerine göre firmaların siber güvenlik yaklaşımlarında farlılıklar olup olmadığının belirlememesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda çalışmada anket tekniği kullanılarak 128 firmadan elde edilen verilerin analizi sonucunda, araştırma kapsamındaki firmaların siber güvenlik yaklaşımlarının genel olarak düşük düzeyde olduğu tespit edilmiştir. Araştırma kapsamındaki firmaların siber güvenliğe kurumsal yaklaşım, yazılım geliştirme ve destek aşamalarında bilgi sistemleri erişim kontrolü güvenlik tedbirleri, siber güvenlik ihlalleri ve iş sürekliliği yönetimi ile genel siber güvenlik yaklaşımlarının düşük düzeyde olduğu; fiziksel ve çevresel güvenlik tedbirleri ile bilişim sistemleri ve iletişim ağlarının işletim ve bakım kontrolleri düzeyinin orta düzeyde olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca bu çalışmada firmaların özelliklerine göre siber güvenlik yaklaşımlarının farklılıklar gösterdiği tespit edilmiştir. Örneğin; çalışan sayısı ve sermaye yapısı daha büyük olan firmalar, bilişim sistemlerine bağımlılığı daha yüksek olmanın yanında söz konusu firmaların siber güvenliğe kurumsal yaklaşım düzeyleri daha yüksektir. Anahtar Kelimeler: Siber güvenlik, siber güvenliğe kurumsal yaklaşım.
Extreme learning machine based on L1 and L2 norms
Extreme learning machine (ELM) as a type of single-layer feedforward neural network (SLFN) has been widely used in various disciplines due to its superior properties like fast learning, simplicity, high adaptability for different real-life applications. The main reason of this interest is that ELM eliminates the iterative parameter tuning in the conventional neural networks. However, ELM has some drawbacks such as instability and poor generalizability at the point of estimating the data as well as issues related with the determination of the optimal model size as a consequence of structural risk minimization. In this study, in order to deal with these aforementioned drawbacks and improve the performance of ELM, some statistical estimators are discussed in the context of neural networks and various algorithms are proposed. In the first part of the study, we proposed different selection criteria for determinining appropriate tuning parameter for ELM algorithm based on ridge estimator. Later on, Liu estimator, r-k class estimator, a cascade of Liu and Lasso regression estimators are developed as alternatives to the existing ELM algorithms based on ridge estimator. In the scope of this study, the applications of algorithms written from scratch in the R platform are tested via many real-world data sets and the performance comparison are presented in details. These proposed algorithms present effective shrinkage and/or variables selection performance which is more stable, generalizable and compact than ELM and some advanced algorithms based on ELM.
Büyümeye ait matematiksel modeller ve karşılaştırmalı analizi
Büyüme verileriyle istatistiksel modelleme yapmak, daha nesnel sonuçlar elde etmede ve biyolojik gelişmeyi anlamada en verimli yolu oluşturur. Büyüme modelleri, doğrusal ve doğrusal olmayan büyüme modelleri olarak ikiye ayrılır. Schnute büyüme modeli doğrusal olmayan büyüme modellerinden biridir. Bu büyüme modeli diğer modelleri de kapsayan bir modeldir. Yani Schnute büyüme modeli tek bir model ile birçok limit formunu tanımlayabilmekte iken, diğer büyüme modelleri bu formları ayrı ayrı ele alır ve büyümenin nasıl değişim gösterdiğini tek bir formül ile açıklayamazlar. Bu çalışmada öncelikle Schnute büyüme fonksiyonunun elde edilişi gösterilmiştir. Schnute büyüme modelinin parametreleri, biyolojik olarak anlamlı parametrelere dönüştürülerek literatüre yeni bir modifiye edilmiş Schnute büyüme denklemi sunulmuştur. Bacillus Coagulans bakteri popülasyonu üzerine model seçim kriterleri uygulanmış ve büyüme modellerinin karşılaştırmalı analizi yapılarak sonuçları tartışılmıştır. Anahtar Kelimeler : Büyüme Modelleri, Modifiye Denklemler, Schnute
Lineer regresyon modelinde temel bileşenler ve ilişkili tahmin yöntemleri
Çoklu iç ilişki problemini gidermek için en küçük kareler (OLS) tahmin edicisine alternatif olarak birçok yanlı tahmin edici önerilmiştir. Bunlardan bir tanesi Hotelling (1933) tarafından önerilen temel bileşenler tahmin edicidir. Bu çalışmada temel bileşenler tahmin edici ve temel bileşenler tahmin edici ile ilişkili olan birçok tahmin edici incelenmiştir. Buna ek olarak, iki parametreli temel bileşenler tahmin edici; temel bileşenler tahmin edici, sınıfı tahmin edici, sınıfı tahmin edici ve iki parametreli tahmin ediciler ile matris hata kareler ortalaması kriterine göre karşılaştırılmıştır. Belirtilen tahmin edicilerin performanslarını değerlendirmek için gerçek bir veri seti analiz edilmiştir.
Yüksek boyutlu verilerde ridge, LASSO ve elastik net yöntemleri
Penalized linear regression methods that yield interpretable models with high prediction accuracy have gained great importance with the emergence of big and high-dimensional data sets recently. In this study, firstly, the ridge, LASSO, two-parameter estimation and elastic net methods which are popular methods in the literature are discussed in the context of penalized linear regression methods. In the next stage, the GO estimator is proposed as an alternative to these methods in case there is multicollinearity in the data set. After that, the shift-ridge and shift-LASSO estimators are proposed which can be used in modeling if the data set is high-dimensional in addition to having multicollinearity. Finally, the stochastic restricted LASSO estimator is proposed, which can be used as an alternative estimator if there are convenient stochastic restrictions for the data set. Real data set analysis and simulation studies are performed for each estimator. The proposed estimators are compared with other estimators in the literature by making use of C++ and R programming languages according to criteria such as test mean squared error and number of variables selected.
Bilişim sistemlerinde güvenilirlik analizi
Günümüzde bilgisayar ve yazılım tüm alanlarda giderek daha yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Kritik görevler üstlenen bilgisayar ve yazılım sistemlerinin görevlerini gerçekleştirirken uğrayacağı başarısızlıkların giderek daha ciddi hasarlar oluşturacağı aşikardır. Bu sebeple bir bilişim sisteminin ileride oluşturacağı başarısızlıkları gerçeğe en yakın şekilde tahmin edebilmek önemlidir. Bu tezin amacı bir yazılım sisteminin güvenilirlik modellerini incelemek ve bir makine öğrenmesi tekniği olan genetik algoritma kullanarak kayıp fonksiyonu minimize edecek modelin parametrelerini belirlemektir. Bu amacı gerçekleştirmek için iki farklı uygulama yapılmıştır. Karma model ve sağdan sansürlü karma Weibull modelleri için Genetik Algoritma ile model parametreleri optimize edilmiştir. Literatürdeki yöntemler ile karşılaştırılmış ve Genetik Algoritma ile daha performanslı sonuçlar elde edildiği gözlemlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Bilişim Güvenilirliği; Yazılım Güvenilirliği; Genetik Algoritma; Karma Model
Application of bootstrap techniques in regression models
Due to the nature of multiple linear regression, the least squares estimation of regression parameters when explanatory variables are linearly related tends to be in the wrong sign and has large variance. To eliminate these kinds of abnormal effects, there are some useful techniques which reduce or totally eliminates this problem. Biased estimation methods are examples of these methods. In fact, this study aims to identify and observe the usefulness of these methods, particularly the bootstrap method. Furthermore, this study also aims to identify the best the k selection method while determining confidence interval levels. The advantage of using the bootstrap method is that this method enables the researcher to produce new data set from the existing one via resampling it. On the other hand, k selection methods, which aim to minimize the mean square errors of the ridge estimators, have drawbacks when compared to the bootstrap method. The purpose of this study is to identify the existing literature on multiple linear regression via both ridge estimator and bootstrap, provide a comprehensive bootstrap study and simulations via considering the k selection method and its effects on confidence interval levels.
Büyüme modellerine yaklaşımlar ve yeni büyüme modelleri
Canlıları veya olguları en iyi tanımlayacak fonksiyonun bulunması için çeşitli kıstaslar aracılığıyla büyüme modelleri sınanmakta bazen de yenileri ortaya konulmaktadır. Bu çalışmada, temel amaç çerçevesinde, Karma Sloboda Gompertz Modeli ve Genelleştirilmiş Crescenzo & Spina Modeli olmak üzere iki yeni büyüme modeli önerilmiştir. Modellerin performansları temel aldığı büyüme modelleri ile karşılaştırılmış, etkinlikleri ortaya konulmuştur. Ayrıca, P. quadrilineatus türü için uzunluk-yaş dağılımında yaygın kullanılan von Bertalanffy modeli yerine Gompertz, Schnute, Lojistik-Karkach gibi büyüme modellerinin kullanılabileceği gösterilmiştir. Lesepsiyen Yengeci'nin uzunluk-frekans dağılımı ELEFAN ve Genetik Algoritma ile belirlenmiştir. İki farklı balık türünün uzunluk-ağırlık dağılımları Yapay Sinir Ağları ve Lineer Regresyon ile belirlenmiş, Yapay Sinir Ağları'nın yetkinliği bu türler için gösterilmiştir. En Küçük Kareler ve Genetik Algoritma yöntemlerinin parametre tahminindeki performansları incelenmiştir. Tüm yöntemler ve modeller; R^2, Hata Kareler Ortalaması, Kök Hata Kareler Ortalaması, Ortalama Mutlak Yüzde Hata gibi kriterlere göre karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Karma Sloboda Gompertz Modeli, Genelleştirilmiş Büyüme Modeli, Büyüme Modelleri, Yapay Sinir Ağları, Genetik Algoritma
Lineer regresyonda değişken seçimi
Çoklu doğrusal regresyonda model için uygun bağımsız değişken alt kümesinin bulunması değişken seçim problemi olarak adlandırılır. Bağımsız değişkenlerin, bağımlı değişkene etkilerinin anlamlı olması ve bağımlı değişkeni açıklayabilmesi açısından hangi değişkenlerin modele dahil edileceği, hangi değişkenlerin model dışı edileceğine karar verilmesi önemli bir problemdir. Bu amaçla çalışmada önce, çoklu lineer regresyon modelinde en iyi modelin seçiminde kullanılan bazı kriterler incelenmiştir. Daha sonra çoklu lineer regresyon modelinde, verilerde çoklu iç ilişki ve/veya sapan değerler olması durumunda model seçiminde kullanılan bazı kriterler ele alınmıştır. Anahtar Kelimeler: Model seçimi, Çoklu iç ilişki, Sapan değer , Yanlı tahmin edici, Dayanıklı tahmin edici
Geleneksel regresyon analizi ile yapay sinir ağlarının farklı aktivasyon fonksiyonları kullanılarak karşılaştırılması
Yapay zekâ insan zekasını taklit eden, topladığı bilgileri anlamlandırıp çıkarımlar yaparak karar alan ve uygulamaya koyan sistemlerdir. Yapay sinir ağları (YSA) ise yapay zekânın bir alt dalıdır ve araştırmacılar tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. Her YSA'nın temelinde, ağın eğitiminde önemli bir rol oynayan aktivasyon fonksiyonu (AF) yatmaktadır. AF, nöronun girişi ile çıkışı arasında matematiksel bir ilişki oluşturur ve modele doğrusal olamama özelliği kazandırır. Bunların yanında ağın hızına ve doğru tahmin etme yeteneğine önemli oranda katkı sağlar. Bu tezin amacı, önceden tanımlanmış AF'lerin avantajlarını birleştiren ve onlardan daha iyi performans gösteren yeni AF'leri tanımlamaktır. Bu amaçla Sigmoid, ReLU, Swish ve cebirsel AF'lerden yararlanarak Gen-Swish, Mean-Swish, ReLU-Swish, TS-Swish, SiPA, TS-Sigmoid, Exp-Swish, Sinc-Sigmoid AF tanımlanmıştır. Önerilen yeni AF'ler farklı ağ mimarilerinde kullanılarak elde edilen sonuçlar ile geleneksel regresyon sonuçları karşılaştırılmış ve YSA modellerinin regresyona göre daha başarılı oldukları görülmüştür. Ayrıca kullanılan veri setlerine bağlı olarak ağ performansları değişse de önerilen bazı fonksiyonların sık kullanılan fonksiyonlara göre daha başarılı olduğu tespit edilmiştir.
A study on some dimensionality reduction algorithms in machine learning
In recent decades, there has been an explosion in the amount of data in most fields of life and science, especially in the practical sciences like physics, chemistry, biology, and astronomy. The data coming from experiments and laboratory devices are becoming increasingly complicated, and reports hundreds or thousands of measurements for a single experiment, and that makes statistical approaches facing difficulty in dealing with such high-dimensional data. This not only does make processing extremely slow, but it can also make it much harder to find a good solution. However, much of the data is redundant, and it is possible to reduce the number of variables to a manageable level without losing too much information. Dimensionality reduction techniques are mathematical procedures that enable this reduction; they have been widely developed in fields such as statistics and machine learning, and are now a hot research topic. In this thesis, we discussed dimensionality reduction, the common approaches used for dimensionality reduction, and then went through four of the most popular dimensionality reduction techniques: PCA, Multidimensional scaling, LLE, and Isomap. We applied these algorithms to real and artificial data sets and discussed the results for a better understanding of these algorithms.
Restricted estimation methods in generalized linear models
Multicollinearity has been shown to have a detrimental effect on parameter estimation in generalized linear models (GLMs). The most frequent approach for estimating parameters in GLMs is the maximum likelihood (ML) method, but it is severely affected by the problem of multicollinearity consequently, the variance-covariance matrix of the ML estimator becomes large and prediction is also inefficient. It is, therefore, preferable to employ methods other than ML when there is a problem of multicollinearity among the explanatory variables. In this dissertation, four iterative restricted biased estimators are proposed to address the problem of multicollinearity by imposing exact and stochastic restrictions on the parameters. These are respectively, the r−k class estimator, stochastic restricted Liu estimator, restricted OK estimator, and stochastic restricted OK estimator. The performances of these estimators are evaluated by the numerical illustrations and simulation studies when a response variable belongs to binomial, Poisson, gamma, and negative binomial distributions. The performance evaluation criteria are the scalar mean square error (SMSE), expected mean square error (EMSE), and prediction mean square error (PMSE). The results demonstrated that under certain conditions, the proposed estimators outperformed the ML and many other estimators considered in this study. Key Words: Generalized linear models, Multicollinearity, Exact restrictions, Stochastic restrictions, Binomial distribution, Poisson distribution, Gamma distribution, Negative binomial distribution
Monitoring of Conway-Maxwell-Poisson profiles under multicollinearity
As a result of the application of evolving technologies in the industry, the data generated in the manufacturing process necessitates the development of new methods for process control which can address several problems simultaneously. In this thesis, we aim to identify shifts in the count profiles while reducing the negative impact of the multicollinearity caused by correlated predictors. We propose PCR, ridge, Liu, and r-k deviance-based Shewhart, CUSUM, and EWMA control charts for detecting out-of-control observations where the process data is modelled through the Conway-Maxwell-Poisson profile. The Conway-Maxwell-Poisson distribution facilitates the analysis of the count process data that exhibit varying levels of dispersion, whilst adjusted PCR, ridge, Liu, and r-k class estimation methods overcome the multicollinearity. Extensive simulation studies and real-life data analysis are carried out to illustrate the effectiveness of the proposed residual-based control charts.
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.
Sınırlı destek kümeli Marshall-Olkin tipi iki değişkenli dağılımlar
İstatistiksel güvenilirlik teorisinde eşanlı olarak gerçekleşen olayları modellemek için çeşitli veri kümelerinin modellenmesinde uygun iki değişkenli dağılımlar önerilmiştir. Özel olarak Marshall-Olkin tipi iki değişkenli dağılımlar, sürekli ve singüler kısımlar içermesi bakımından hem eşitsizlik durumlarını hem de eşitlik durumlarını içeren iki değişkenli verileri modelleyebilir. Genellikle (0,∞) destek kümeli olarak tanımlanan Marshall-Olkin tipi iki değişkenli dağılımların sınırlı destek kümesine sahip genelleştirilmeleri, oransal verilerin modellenmesinde öneme sahiptir. Bu tez çalışmasında sınırlı destek kümesine sahip dağılımlar sınıfında bulunan omega dağılımının özel bir durumunun Marshall-Olkin tipi iki değişkenli genelleştirimi tanımlanmıştır. Bu dağılımın parametrelerinin en çok olabilirlik tahminleri elde edilmiş ve parametre tahmini için bir EM algoritması ve bir Bayes tahmin yöntemi önerilmiştir. Dağılımın marjinal dağılımları, ortak sağkalım fonksiyonu ve çarpım momentleri gibi birçok özelliği ayrıntılı olarak incelenmiştir. Ayrıca önerilen dağılımın performansı, simülasyon çalışmaları ve gerçek veri analizleri ile incelenmiştir. Yeni dağılımın sınırlı destek kümeli bir dağılım olarak iki değişkenli oransal verileri modellemede faydalı bir dağılım olduğu görülmüştür.
Lineer modellerde kabul edilebilirlik
In a statistical decision problem, the risk function is an indicator that reflects the merits of the decision function. Admissibility is one of the best decision criteria to minimize risk, which is to analyze the results of estimation and plays an important role to select a better decision function. Therefore, there are many different loss functions and admissibility studies have been done in the literature. The key point of this article is to use the extended balanced loss functions (EBLF) which is more flexible compared to other loss functions to discuss the admissibility. Our study will be carried out by following steps, firstly, characterized the admissibility of linear estimators (AOLE) in different types of linear regression model (LRM)' s. Moreover, the admissibility of some known estimator and their properties under the EBLF are discussed. In the next step, a new more comprehensive loss function is proposed and under it, the linear admissibility of different types of regression coefficients (RC) is investigated. After that, some estimators are compared under the mean squares error (mse). Finally, a minimum matrix-valued risk estimator is proposed that combines the restricted least squares (RLS) and ordinary least squares (OLS) estimators. The results are supported by numerical examples and Monte Carlo simulation.
Derin öğrenmede tekrarlayan sinir ağları yaklaşımı ile hisse senedi fiyat tahmini
Zaman serisi tahmini, geçmiş veri noktalarını zaman sırasına göre düzenleyerek gelecekteki olaylar veya değerler hakkında tahminler yapmayı amaçlayan bir analiz ve modelleme yaklaşımıdır. Bu yöntem, istatistik, ekonometri, finans, meteoroloji gibi birçok alanda kullanılır. Son yıllarda, makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi yeni metodolojilerin yükselişi ile sinir ağları, finansal tahminlerde önemli bir araç haline gelmiştir. Bu çalışma, finansal hisse senedi verilerini tahmin etmek amacıyla tekrarlayan sinir ağı mimarilerini kullanmaktadır. Sinir ağları, karmaşık ve doğrusal olmayan ilişkileri yakalama yeteneği ile öne çıkar ve eksik verileri işleme yeteneği sayesinde bazı avantajlar sunar. Bu çalışma, sinir ağlarıyla kurulan modellerin klasik stokastik zaman serisi yöntemleri ile karşılaştırılmasına odaklanır ve sinir ağlarının finansal tahminlerdeki potansiyel üstünlüklerine vurgu yapar. Sinir ağları, geleneksel yöntemlerin ötesine geçerek, finansal piyasa verilerinin karmaşıklığını ve dinamiklerini daha iyi anlama ve daha doğru tahminler yapma yeteneği sunabilir. Bu çalışma, finansal analistler ve araştırmacılar için yeni bir bakış açısı sunarak, sinir ağlarının finansal tahminlerde nasıl kullanılabileceğini araştırır. Anahtar Kelimeler: Zaman Serisi Tahmini, Tekrarlayan Sinir Ağları, Deri Öğrenme.
Parameter estimation of Birnbaum-Saunders distribution with genetic algorithm under right censored data
The Birnbaum-Saunders (BS) distribution is a common reliability distribution used in scientific studies. There have been studies in the literature on parameter estimates for this distribution. In addition, in many studies, it is recommended to use genetic algorithm (GA) optimization methods for parameter estimation in modelling. This thesis focuses on the analysis and estimation of model parameters for a two-parameter Birnbaum-Saunders distribution for right-censored reliability data. For the estimation of Birnbaum-Saunders distribution parameters, we propose the genetic algorithm (GA) method as an alternative to the maximum likelihood estimation (ML) method. Psi31 data are often used as an example to show the limitations of prediction methods when using censored data. In addition, the performance of the ML and GA methods were studied by Monte Carlo simulation with different sample sizes and censorship rates.
Lineer regresyon modelinde liu tahmin edici
Çoklu doğrusal regresyon modellerinde çoklu iç ilişki önemli bir problemdir. Bu problemi gidermek için birçok çözüm yöntemi önerilmiştir. Bu yöntemlerden en önemlisi, tüm bağımsız değişkenleri modelde tutan ve en küçük kareler yöntemine alternatif olan yanlı tahmin yöntemlerini kullanmaktır. Literatürde birçok yanlı tahmin yöntemi çalışılmış olup bunlardan en çok bilinen tahmin edicidir. Hoerl ve Kennard (1970a, b) tarafından tanımlanan ridge regresyon tahmin edicisidir. Ridge regresyon tahmin edicisi ve buna bağlı olarak tanımlanan birçok farklı tahmin edici ve özellikleri literatürde yaygın olarak çalışılmış ve halen çalışılmaya da devam edilmektedir. Ancak ridge tahmin edicide en önemli problemlerden biri yanlılık parametresinin seçimidir. Bu tahmin edici yanlılık parametresinin bir lineer fonksiyonu olmayıp bu da seçim işlemlerini zorlaştırmaktadır. Bu nedenle ridge tahmin ediciye alternatif yöntemlerin aranması da regresyonda önemli bir problem olmuştur. Bu konuda birçok farklı tahmin yöntemi önerilmiş olup, literatürde önemli bir yer tutan tahmin edicilerden birisi de Liu (1993) tarafından tanımlanan Liu tahmin edicidir. Kaynaklarda Liu tahmin edici ve bu tahmin ediciye bağlı tanımlanan birçok tahmin edici tanımlanmış ve bunların bazı özellikleri incelenmiş ve incelenmeye de devam edilmektedir. Bu nedenle bu çalışmada, bundan sonraki çalışmalara ışık tutması açısından, şimdiye kadar Liu tahmin edici ve bu tahmin ediciye bağlı tanımlanan tahmin ediciler lineer regresyon modelinde ele alınmıştır. Bu amaçla çalışmada, 1993-2024 yılları arasında yapılan çalışmalar detaylı bir şekilde analiz edilerek incelenmiştir.
Resampling methods and their applications in liu regression
Resampling methods are used to provide estimates relying on the underlying data, which helped make estimates for statistics that could not have been before, or double check the estimates obtained using other estimation methods. In this thesis, the application of resampling methods on the linear regression, especially the Liu estimator (LE), is explored. First, diverse resampling methods are discussed. Next, the application of the resampling methods as a tool to estimate the confidence interval (CI) of the Liu regression parameters (LPs) is proposed. After that, the Bootstrap method and cross-validation are used to find the optimal value of the Liu biasing parameter, and in the last chapter the resampling methods are employed to show the effects of different methods of estimating the Liu parameter (LP) on the CI that are estimated using different CI estimation methods. In the conclusion, a comprehensive discussion of the key findings and conclusions is provided.
Birnbaum-Saunders tipi yeni bir dağılım ailesi
Yaşam dağılımları ilgilenilen bir olay gerçekleşene kadar geçen zamanı tanımlayan istatistiksel modellerdir ve sıklıkla güvenilirlik, sağkalım ve risk analizi alanlarında kullanılmaktadırlar. Bu dağılımlardan biri olan Birnbaum-Saunders dağılımı, sürekli olarak titreşime maruz kalan uçak malzemelerinin ömürlerini modellemek için sunulmuş ve zamanla sahip olduğu pratik özellikler sayesinde uygulama alanı artmış ve popüler yaşam dağılımlarından biri olmuştur. Bu dağılımın uygulama alanlarını daha da genişletmek ve esnekliğini artırmak için genelleştirilmiş Birnbaum-Saunders dağılım ailesi tanımlanmıştır. Bu sayede, Birnbaum-Saunders dağılımının önemli özelliklerine sahip ve asimetrik verilere daha uygun yeni yaşam dağılımları üretilmiştir. Bu tez çalışmasında, genelleştirilmiş Birnbaum-Saunders ailesinin yeni bir alt ailesi tanıtılmıştır. Elde edilen yeni ailenin bazı üyeleri, Cauchy kuvvet ve log-lojistik gibi daha önce çalışılmış dağılımlar olmakla birlikte, birçok yeni dağılım da elde edilmiştir. Çalışmada, ailenin genel özellikleri ve üretilen yeni dağılımlar tanıtıldıktan sonra, üçgensel Birnbaum-Saunders dağılımı olarak adlandırılan yeni bir dağılım detaylı olarak incelenmiştir. Bu kapsamda dağılımın şekil incelemesi, yoğunluk ve tehlike fonksiyonları için yapılmış, momentleri elde edilmiş ve sıra istatistiklerinin dağılımları incelenmiştir. Sonrasında, dağılımın sahip olduğu iki parametreyi tahmin etmek için yedi farklı tahmin edici önerilmiş ve tahmin edicilerin performanslarını incelemek için detaylı bir simülasyon çalışması verilmiştir. Son olarak dağılımın kullanışlılığını ve halihazırda literatürde kullanılan diğer dağılımlara karşı avantajlarını göstermek için gerçek veri analizi uygulaması yapılmıştır.
Normal dağılım için uyum iyiliği testleri ve bir simülasyon çalışması
İstatistiksel bir modelin uyum iyiliği gözlenen bir veri setinin istatistiksel modele uyumluluğunu test eder. Bu çalışmada, uyum iyiliği testlerinden Ki Kare, Cramer-von Mises, Kolmogorov- Smirnov, Anderson-Darling, Watson, Shapiro-Wilk, Jarque Bera, Zhang, Esteban ve diğerleri tarafından verilen testler tanıtılmıştır. Ayrıca bu testlerin testin gücü bakımından hangi durumlarda birbirlerine göre daha iyi oldukları belirlenmiştir. Bu testler gamma, üstel, lognormal, tekdüze, beta, t ve uçdeğer altında kıyaslanmıştır.
Veri zarflama analizi ve malmquist endeksi ile Avrupa Birliği ülkelerinin sağlık performanslarının incelenmesi
Bu çalışmada, parametrik olmayan etkinlik ölçüm yöntemlerinden Veri Zarflama Analiz (VZA) yöntemi kullanılarak Türkiye?nin, Avrupa Birliği Ülkeleri arasındaki sağlık etkinliğinin ölçülmesi amaçlanmıştır. DEAP Version 2.1 bilgisayar programı kullanılarak Türkiye ile AB ülkelerinin yıllara göre sağlık performansındaki değişimler gözlemlenmiştir. 2007-2010 yıllarını kapsayan dört yıllık dönemde Türkiye'nin AB ülkeleri arasındaki yeri belirlenmeye çalışılmış ve Malmquist Toplam Faktör Endeksi ile ülkelerin yıllara göre hesaplanan etkinlik skorları bir önceki yılın skorlarıyla karşılaştırılarak her ülkenin sağlık performansındaki değişimler belirlenmiştir.
Bazı illere ilişkin yağış miktarı verisinin doğrusal ve doğrusal olmayan zaman serileri analizi
Bu çalışma, doğrusal olmayan zaman serileri için yapay sinir ağları ve doğrusal zaman serileri olan Box-Jenkins metodu kullanılarak iklim zaman serilerine ilişkin kestirimlerin elde edilmesini ve karşılaştırılmasını içermektedir. Bu karşılaştırma, Ankara, İstanbul, Antalya, Erzurum ve Samsun illerine ait 1960-2012 yılları arasında aylık yağış miktarı zaman serileri için yapılmıştır. Box-Jenkins modellerine ve yapay sinir ağı metoduna göre elde edilen sonuçlar 12 dönemlik kestirimlerine dayalı olarak karşılaştırılmıştır. Her ile ait yapay sinir ağı modelinde giriş katmanı için aynı sayıda nöron ve aynı zamanda çıkış katmanı için de aynı sayıda nöron kullanılmıştır. Gizli katman için farklı nöron sayıları ve farklı aktivasyon fonksiyonlarının denendiği ağ yapıları değerlendirilmiştir. Analiz sonuçlarına göre, ele alınan yağış miktarı serilerinin doğrusal olmayan yapı sergilediği ve bunun sonucu olarak nispeten yapay sinir ağlarının Box-Jenkins?e göre daha iyi kestirim değerlerine sahip olduğu söylenebilir.
Klasik kredibilite modellerinde kredibilite faktörünün incelenmesi
Kredibilite, ağırlıklı tahmin değerinin hesaplanması için kullanılan bir yöntemdir. Ağırlıklandırma işlemi, Z kredibilite faktörü ile yapılmaktadır. Z değerini belirlemek için çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Bu yöntemler, kredibilite modelleri olarak isimlendirilir. Kredibilite modelleri sınırlı dalgalanmalı kredibilite ve klasik kredibilite modelleri olmak üzere iki ana başlık altında incelenebilir. Bu yüzden Z kredibilite faktörünün belirlenmesi önemlidir. Bazı durumlarda Z kredibilite faktörünün değeri 0 almak zorunda kalınabilir. Bu klasik kredibilitenin iyi çalışmadığı durumlardır. Bunun nasıl yapıldığını göstermek amacıyla, öncelikle klasik kredibilite modellerinde prim hesaplamasının Türkiye Sigorta Birliğinden aldığımız 2010, 2011 ve 2012 verileri kullanılarak Bühlmann-Straub modeli yardımıyla hasar tutarı modellemesi yapılmıştır. Simülasyon çalışmasında ise, Z kredibilite faktörünü incelemek amacıyla, Matlab programında Monte Carlo simülasyon yöntemi kullanılarak, kredibilite faktörünün aralık tahmini incelenerek sonuçlar yorumlanmıştır.
Çok değişkenli veride aykırı gözlemlerin tespiti için en küçük kovaryans determinantına dayalı test istatistiğinin 1. tip hata bakımından sağlamlığının irdelenmesi
Çok değişkenli veri analizinde aykırı gözlemleri tespit etmek, özellikle veri çapı arttığında oldukça zordur. Ayrıca aykırı gözlemler, klasik konum ve dağılış parametre tahminlerini ve dolayısı ile aykırı gözlemleri belirlemekte kullanılan Mahalanobis uzaklık ölçüsünü de etkilemektedir. Bu nedenle Mahalanobis uzaklık ölçüsünde aykırı gözlemlere karşı sağlam tahmin ediciler kullanılması daha uygun görülmektedir. Çok değişkenli verinin konum ve dağılış parametrelerinin En Küçük Kovaryans Determinantı tahmin edicileri, literatürde yer alan aykırı gözlemlere karşı sağlam tahmin edicilerden sadece biridir. Bu çalışmanın amacı, En Küçük Kovaryans Determinantı tahminlerine dayalı sağlam Mahalanobis uzaklıklarının dağılımına ilişkin yaygın olarak kullanılan ki-kare dağılımının aksine, aykırı gözlemlere karşılık gelen uç Mahalanobis uzaklıklar için F dağılımının daha uygun olduğu yönündeki çalışmaların sonuçlarını, simülasyon yolu ile irdelemektir. Bu çalışmada öncelikle aykırı değer ve sağlam istatistik kavramları üzerinde durulmuş, daha sonra En Küçük Kovaryans Determinantı yönteminden bahsedilmiştir. En Küçük Kovaryans Determinantı yönteminin hesaplama zorluğundan dolayı, Hızlı-En Küçük Kovaryans Determinantı yönteminin algoritmasından bahsedilmiş ve simülasyon çalışması bu algoritma üzerinden gerçekleştirilmiştir. Simülasyon çalışmasında ki-kare ve F dağılımları üzerinden yanlış belirleme oranları karşılaştırılmış ve sonuçlar görsel olarak desteklenmiştir. Sonuç olarak, çok değişkenli veride MCD tahminlerine dayalı sağlam Mahalanobis uzaklıkları üzerinden aykırı gözlem tespit etmede yaygın olarak kullanılan ki-kare kritik değerinin aksine, F dağılımına ilişkin kritik değerin kullanılmasının uygun olacağı düşünülmektedir.
Kategorik veri analizinde kullanılan algoritmaların performanslarının karşılaştırılması üzerine bir çalışma
Kümeleme analizi nesnelerin doğal gruplarını bulmak için kullanılan bir yöntemdir. Kümeleme yapılırken küme içi homojenlik ile kümeler arası heterojenliğin yüksek olması istenir. Sayısal verilerle kümeleme yapmak oldukça kolaydır ve sayısal verileri kümeleyen birçok yöntem vardır. Fakat kategorik veriler ile çalışmak sayısal verilerde olduğu kadar kolay değildir. Kategorik verileri kümelemek için çok fazla yöntem yoktur ve var olanların hangisinin en iyi olduğu ile ilgili kesin bir bilgi bulunmamaktadır. Veri sayısına ve veri yapısına göre her bir yöntemin birbirine üstünlükleri ve eksiklikleri vardır. Ayrıca iyi bir kümeleme yapmak için kullanılacak değişken sayısı büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada kategorik verilerin kümelenmesi ile ilgilenildi. Hiyerarşik kümeleme tekniklerinden tek bağlantı tekniği, tam bağlantı tekniği, ortalama bağlantı tekniği ve bölmeli kümeleme tekniklerinden K-modes algoritması kullanılarak kümeleme analizi yapıldı ve sonuçlar karşılaştırıldı. Nitelikli bir karşılaştırma yapmak için literatürde bu tür karşılaştırmaların yapılmasında yaygın olarak kullanılan gerçek veri setlerinden yararlanıldı. Analiz sonuçlarına göre veri sayısı büyüdükçe kümeleme performansı hiyerarşik tekniklerde azalırken K-modes algoritmasında arttığı tespit edildi.
U biçimli alternatifler için bir test istatistiği önerisi ve karşılaştırmaları
İkiden fazla bağımsız örneklerin seçildiği yığınların konum parametrelerinin eşitliği ile ilgili yokluk hipotezinin testi için kullanılan parametrik test tek faktörlü varyans analizi olarak bilinen F testidir. Bazı durumlarda eldeki mevcut verinin yapısı U biçimli alternatiflere uygun olabilir. Bu alternatifler için Abebe - Singh T_r test istatistiğini önermişlerdir. Bu çalışmada U Biçimli Alternatifler için Wilcoxon işaretli sıra sayıları test istatistiğine dayalı yeni bir test istatistiği önerilmiştir. Önerilen test istatistiği ve Abebe - Singh T_r test istatistiği ile aynı veri üzerinde sayısal bir örnek yapılmıştır. Bu iki test istatistiği farklı parametreli üstel, weibull ve normal dağılımdan rastgele sayılar üretilerek deneysel I. tip hata ve testin gücü değerleri bakımından kıyaslanmıştır.
Tasarıma bağlı uyarlanabilir örnekleme tasarımında başlangıç örnekleme yöntemi için iki aşamalı küme örneklemesi kullanıldığında tahmin edicilerin davranışlarının incelenmesi
Seyrek ve gizlenmiş aynı zamanda da kümelenme eğiliminde olan yani gözlenmesi bakımından zor yığınlar ile ilgilenildiği zaman klasik örnekleme tasarımları yerine uyarlanabilir örnekleme tasarımı kullanmak daha etkili tahmin ediciler elde etmemizi sağlayacaktır. İlgilenilen yığının karakteristiğine bağlı olarak geliştirilen uyarlanabilir örnekleme tasarımında tahmin edicilerin etkinliği başlangıç örneğinin seçimi, yığının komşuluk ilişkisinin belirlenmesi ve C kriterinin belirlenmesi gibi bazı faktörlerle ilişkilidir. Bu çalışmada başlangıç örneği seçim yönteminin tahmin ediciler üzerindeki etkisi geliştirilmiş tahmin ediciler kullanılarak incelenmiştir. Görülmüştür ki başlangıç örneği için küme örneklemesinin kullanılması ile kümelenmiş ve seyrek popülasyonlar daha iyi temsil edilmiş ve geliştirilmiş tahmin edicilerin kullanılması ile daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.
Sağa çarpık dağılımlarda ortalamanın tahmini için MED-T ve MAD-T aralık tahmin edicilerinin farklı koşullar altında performans karşılaştırması
Sağa çarpık dağılımlarda ortalamanın tahmini için bazı araştırmacılar çeşitli güven aralıkları önermiştir. Banik ve Kibria (2007), önermiş oldukları MED-T ve MAD-T güven aralıkları ile farklı araştırmacılar tarafından önerilen güven aralıklarını aynı simülasyon koşulları altında karşılaştırmışlardır. Bu tez çalışmasında, iyi sonuçlar veren MED-T ve MAD-T aralık tahmin edicilerinin performansları farklı dağılımlar, çarpıklık katsayıları, örnek çapları ve anlamlılık düzeyleri için incelenmiştir. Bu amaçla Matlab R2007b programı kullanılarak simülasyon çalışmaları yapılmıştır. Genel olarak, MED-T aralık tahmin edicisi, güven aralıklarının kapsama olasılıkları bakımından daha iyi sonuçlar vermiştir. MED-T aralık tahmin edicisi için kapsama olasılıkları, çarpıklık katsayısı düşük ve örnek çapı küçükken 1-? güven düzeylerine yakın değerler almıştır. Çarpıklık katsayısının orta dereceli olması durumunda, kapsama olasılıklarının büyük örnek çapları için iyi sonuçlar verdiği gözlenmiştir. MAD-T aralık tahmin edicisi, güven aralığı genişlikleri bakımından daha dar aralıklara sahiptir.
Markov zincirlerinde ilk geçiş zamanları
Markov zincirlerinde ilk geçiş zamanı, bir zincirin belli bir duruma veya durumlar kümesine geçtiği ilk zaman olarak tanımlanır. İlk geçiş zamanı zamana bağlı rastgele bir değişkendir. Bu durum veya durumlar şaşırtıcı, az rastlanan, ilgilenilen bir olayın ilk geçiş zamanını gösterebilir. Bu çalışmada durum uzayı sonlu elemanlı ve indirgenemez bir Markov zinciri için ilk geçiş zamanı dağılımının elde edilmesi üzerinde durulmuştur. Ayrıca durum uzayının azaltılmasını amaçlayan ve durumların bir araya getirilmesi ile yapılan öbekleme yöntemi ele alınmıştır. İlk geçiş zamanının dağılımı öbekleme yaparak da belirlenmeye çalışılmıştır. Ele alınan dört duruma sahip indirgenemez Markov zincirinin ilk geçiş zamanının dağılımını belirlemede Johnson SB dağılımı öne çıkmıştır. İlk geçiş zamanı dağılımının deneme sayısına bağlı olarak yakınsaması, Kullback uzaklık ölçüsü ve Wasserstein metriği ile gösterilmeye çalışılmıştır. Bunun yanısıra ters öbekleme yöntemi kullanılarak istenilen limit dağılıma ve limit dağılımının entropisine yaklaşan geçiş matrisleri elde edilmiştir.
İki parametreli yeni dağılım modelleri ve istatistiksel özellikleri
İstatistikte dağılımlar verilerin karakteristik özellikleri hakkında bilgi verdiği için önemli bir yere sahiptirler. Ancak çoğu durumda bilinen istatistiksel dağılımlar gerçek verilere uygulamada yetersiz kalırlar. Bu yetersizliği ortadan kaldırmak için yeni istatistiksel dağılımlar türetilmiştir. Bununla ilgili olarak literatürde birçok çalışma yapılmıştır ve yeni dağılımlar üretilmiştir. Bu tez çalışmasında yeni dağılım modellerinden önemli görülenlerin birkaçı tanıtılmıştır. Bu dağılım modellerinin istatistiksel özellikleri ve yapılan parametre tahminleri verilmiştir. Ayrıca dağılım modelleri için aynı veri üzerinden elde edilen K-S değerleri de bu tezde toplu olarak değerlendirilmiştir.
Tamir edilebilir teknik sistemler; sistem imzası, Odds oranı, yarı markov süreci yaklaşımlarının oluşturulması
Oldukça geniş bir konu olan teknik sistemlerin güvenilirliği araştırma ve geliştirme çalışmalarına yön veren önemli bir inceleme alanıdır. Bu çalışma temel olarak tamir prensibi altında çalışan teknik sistemlerin güvenilirliklerinin hesaplanması ile ilgilidir. Bu doğrultuda ilk olarak seri ve paralel bağlantılarda tamir prensibi altında sistem imzası oluşturularak teknik sistemin güvenilirliği hesaplanmıştır. İkinci olarak n'den k çıkışlı bir F sistemini temsil eden yarı Markov süreci oluşturularak sistemin önemli göstergeleri, sistemin ortalama ilk bozulma anı, ardışık bozulmalar arasında geçen sürelerin ortalaması, bozulan sistemin çalışmaya başlaması için geçen ortalama süre, sistemin başa dönmesi için gereken ortalama süre, hesaplanmıştır. Üçüncü olarak tutarlı bir sistemin güvenilirliği sistemin odds oranı kullanılarak hesaplanmıştır. Bunun için sistem alt parçalara ayrılarak incelenmiştir. Parçalanma ve birleştirme işlemi özel bir teknik kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Son olarak n'den k çıkışlı bir F sisteminde bileşenlerin çalışma süreleri yerine bozulmalar arası geçen süreler alınarak sistemin bozulma olasılığı hesaplanmıştır.
Shrinkage tahmin ediciler sınıfı üzerine bir çalışma
SHRINKAGE TAHMİN EDİCİLER SINIFI ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA(Yüksek Lisans Tezi)Şenay ÖZDEMİRGAZİ ÜNİVERSİTESİFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜAralık 2011ÖZETYığına ilişkin istatistiksel bir çıkarım yapabilmek için öncelikle bu yığının parametreleri belirlenmeye çalışılır. Bu amaç doğrultusunda sapmasız tahmin ediciler yaygın olarak kullanılır. Sapmasız tahmin edicilerin büyük varyansa sahip olmaları durumunda daha küçük varyansa sahip sapmalı tahmin edicilerin kullanılması söz konusu olabilir. Bu doğrultuda shrinkage tahmin yöntemleri kullanılabilir. Shrinkage tahmin yöntemleri yardımıyla yığın parametreleri için sapmasız tahmin ediciye göre daha küçük ortalama hata kare değerine sahip sapmalı tahmin ediciler elde edilebilir. Bu çalışmada öncelikle shrinkage tahmin yöntemleri incelenmiş ve özetlenmiştir. Daha sonra normal ve üstel dağılımlarının parametreleri için shrinkage tahmin ediciler incelenmiştir. Ardından Pareto dağılımının şekil parametresi için shrinkage tahmin ediciler oluşturulmuştur. Bu sapmalı tahmin ediciler ortalama hata kareleri vasıtasıyla teorik olarak sapmasız tahmin edicilerle karşılaştırılmıştır. Son olarak, simülasyon çalışmaları yardımıyla sapmalı tahmin edicilerin sapmasız tahmin edicilere göre göreli etkinlikleri hesaplanmış ve sonuçlar yorumlanmıştır.
Ekonomik bir büyüme modelinin yapay sinir ağları ile tahmini ve Türkiye uygulaması
Ekonomideki kriz dalgalanmaları nedeniyle ekonomik büyümenin kestirimi oldukça güçtür. Özellikle klasik doğrusal regresyon modelleri ve zaman serileri modelleri bu tür ekonomik kriz göstergelerinde sağlıklı sonuçlar verememektedir. Bunun çeşitli sebepleri olabilir fakat en belirgin sebebi veri yapılarının doğrusal yapıda olmamasıdır. Bu nedenle bu tür problemlere doğrusal bir modele sahip olmayan Yapay Sinir Ağları modeli uygulanırsa gerçeğe yakın sonuçlar vereceği düşünülmektedir. Ekonomik büyüme kişi başına reel hâsıladaki artışlardır. Maddi anlamda yaşam standartlarımızın ne olacağı kişi başına reel gayrı Safi Yurt İçi Hâsıla (GSYIH) büyüme oranına bağlıdır. Bu çalışmanın amacı, 1999-2011 çeyreklik verileri için Yapay Sinir Ağları (YSA) metodolojisini büyüme modelinin tahmin edilmesinde kullanmaktır. Bu amaçla YSA ile doğrusal regresyon analizi ortalama hata kareler bakımından karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar YSA'nın özellikle kriz dönemlerini içeren büyüme modelinin tahmininde başarı ile kullanılabileceğini göstermektedir.Anahtar Kelimeler: Ekonomik Büyüme Modeli, Yapay Sinir Ağları.
2015 – 2021 yılları arasında nüfusa bağlı olarak hanehalkı tüketim, yoksulluk, gelir dağılımı ve yaşam koşullarının yaşam indeksi üzerinde etkilerinin incelenmesi
Yoksulluk, sosyal ve ekonomik etkileri olan önemli bir sorundur. Geleceği planlarken ülkelerin iktisadi kalkınmalarında dikkate almaları gereken çok çeşitli parametrelerden biri yoksulluk diğeri gelir dağılımındaki eşitsizliktir. Bu kapsamda çalışmamızda günümüz ekonomik yapısı içerisinde gelir dağılımın ne olduğu, nasıl hesaplandığı, nelerden etkilendiği, yapılan araştırmalar ve Türkiye'de gelir dağılımının gelecekte nasıl iyileştirilmesi gerektiği ele alınmıştır. Yaşam indeksini etkileyen birçok faktör vardır. Türkiye 'nin doğusundan batısına gidildikçe üretimdeki yetersizlik, nüfus artış hızı ve artan göç hareketleri, bireyler arsındaki yetenek farkları, eğitim politikalarındaki yetersizlik, enflasyon ve işsizlik gibi birçok etken sebebiyle yoksulluk oranları yıllar geçtikçe artmaktadır. İlk analizde Türkiye genelinde yedi farklı bölgelerde farklı şehirlerden elde edilen veriler kullanılmıştır. Burada TÜİK'in yapmış olduğu yoksulluk araştırmaları verilerinden yararlanılarak medyan gelirinin %50'sinde ve %60'ına yoksulluk oran değerlendirilmiştir. İkinci analizde Türkiye genelinde gelir türüne güre gelir dağılımı düşük, orta, yüksek olmak üzere değerlendirme yapılmıştır. Üçüncü analizde eğitim durumuna göre yoksulluk riskinin %50 ve %60 olması üzerinden veriler kullanılarak analizler yapılmıştır. Bu çalışmada STATA programı kullanılarak panel veri analizi, regresyon analizi, Housman test analizi yapılmıştır. Bu çalışmada modelin açıklama gücü, önem düzeyi, anlamlılığı test edilmiştir.
Dengeli tamamlanmamış blok tasarımları ve duyusal değerlendirme
İstatistiksel verinin toplanması ve analizinde kullanılan çoğu uygulamada, en önemli amaçlardan biri, değişkende meydana gelen değişimi açıklayan çalışmalarda ele alınan faktörlerin indirgenmesidir.Blok tasarımı kullanılması planlanan çalışmalarda, blokların tüm işlemlere uyum sağlaması için yeterli büyüklükte olmadığı veya uygulamada bazı kısıtların bulunduğu durumların varlığı, işlemlerin her bir blok için ele alınmasını mümkün kılmayabilmektedir. Bu sebep ile dengeli tamamlanmamış blok (BIB) tasarımları araştırmacılar için etkili bir alternatif olmaktadır. BIB tasarımlarının mantıksal temeli, rastgele blok tasarımlarından gelmekte olup işlem karşılaştırmalarında deney düzeninden ilgisiz faktörlerin çıkarılarak değişkenliğin en aza indirgenmesi amaçlanmaktadır.Tasarımın başlıca uygulama alanları arasında kontrol örneklemesi, dengeli yarım örneklemler, rastgele yanıt prosedürleri, turnuva ve loto tasarımları, değerlendirme çalışmaları yer almaktadır.Son yıllarda bu çalışma alanlarına ek olarak birçok girişim, yeni ürün çalışmalarının yapılması, pazarlama stratejilerinin oluşturulması, tüketicilerin duyusal nitelik ve eğilimlerinin belirlenmesi amacıyla BIB tasarımlarını gıda sektöründe de kullanmaya başlamıştır.Bu çalışmada söz konusu gelişmeler göz önünde bulundurularak BIB tasarımlarının özellikleri ve duyusal analizdeki yeri aktarılmıştır. Tasarımın gelişimi üzerinde durulmuş, BIB tasarımlarının duyusal değerlendirmede sıkça tercih edilen yöntemlere göre karar verme sürecinde daha iyi sonuçlar verdiği duyusal yorgunluk ile ilişkilendirilerek anlatılmıştır. Bu hususlara ek olarak tüketici ve tercih çalışmalarında duyusal değerlendirmelerin görsel, pratik bir özetini sunan ürün haritaları tanıtılmış ve ürün karşılaştırmalarında kullanılan grafiksel yöntemler ile kıyaslanmıştır.Tezin son bölümünde ise dengeli tamamlanmamış blok ve ikili karşılaştırma düzenlerinden elde edilen sıra sayılı verilerin istatistiksel analizine ve ürün haritalarına yönelik birer uygulamaya yer verilmiştir.Anahtar Kelimeler : Dengeli tamamlanmamış blok tasarımları, duyusal değerlendirme, rank yöntemi, ürün haritaları, duyusal yorgunluk.
Stokastik sınır analizi ile OECD ülkelerinin enerji tabanlı gelişmişlik performanslarının ölçülmesi
STOKASTİK SINIR ANALİZİ İLE OECD ÜLKELERİNİNENERJİ TABANLI GELİŞMİŞLİK PERFORMANSLARININÖLÇÜLMESİ(Yüksek Lisans Tezi)Işıl ÖZGÜRGAZİ ÜNİVERSİTESİFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜŞubat 2012ÖZETStokastik sınır analizi üretim birimlerinin kontrolü ötesindeki tesadüfî durumları da dikkate alarak bu birimlerin etkinliklerini ölçmeye yarayan bir yöntemdir.Bu tez çalışmasında 29 OECD ülkesinin enerji tabanlı gelişmişlik performansları stokastik sınır analiziyle ölçülmüştür. Bu analiz için 2001-2008 yılları boyunca bir panel veri seti kullanılmıştır. Gelişmişlik performansı için iki farklı model düşünülmüştür ve bu modellerin her birine iklim değişkenini dâhil ederek ya da dâhil etmeden alt modeller oluşturulmuştur. Bu alt modellerdeki etkinsizlik terimi üzerinde çeşitli varsayımlar yapılmıştır (yarı normal-zamanla değişmeyen, kesilmiş normal-zamanla değişmeyen, yarı normal-zamanla değişen ve kesilmiş normal zamanla değişen). Varsayılan tüm modellerin parametreleri ve bu modellere göre ülkelerin teknik etkinlikleri FRONTIER 4.1 bilgisayar programı kullanılarak tahmin edilmiştir. 29 OECD ülkesi tahmin edilmiş teknik etkinliklerine göre sıralanmıştır. Son olarak varsayılan bütün modeller kullanılarak elde edilen etkinlik sıralamaları arasındaki ilişki durumları karşılaştırılmıştır. 29 OECD ülkesinin enerji tabanlı gelişmişlik performansı için etkinsizlik terimi üzerinde farklı varsayımlar yapılsa da ve enerji tüketimini etkileyebileceği düşünülen iklim değişkeni modellere dâhil edilse de ya da dâhil edilmese de ülkelerin etkinlik sıralamalarının çok benzer olduğu sonucuna varılmıştır.Bilim Kodu: 205.1.148Anahtar Kelimeler: Performans, Etkinlik, Enerji, Stokastik sınır analiziSayfa Adedi: 148Tez Yöneticisi: Prof. Dr. İhsan ALP
Tarımsal sulama abone grubunun müşteri değer segmentasyonu
Dünyada elektrik enerjisini üretmek ve kullanmak enerji sektörü için önemli bir yere sahiptir. Ancak bilinçsiz enerji kullanımı ya da kaçak elektrik kullanımı büyük ölçüde israfa yol açmaktadır. Bu israfın önüne geçmek için birçok yöntem denenmiş ve tüketici bazında müşteri kimlik kartları oluşturmak için istatistiksel yöntemler kullanılmıştır. Bununla ilgili olarak literatürde çok az çalışma yapılmış olup yeni yöntemler geliştirilmemiştir. Bu çalışmada da elde edilen müşteri kimlik kartları ile tüketici profili belirlenip, tüketiciye karşı yaklaşımlar şekillenecektir.
Log-lineer modeller ile lojistik regresyonun karşılaştırması
Sosyal araştırmalara olan ilginin artmasıyla birlikte kategorik veri analizi daha önemli hale gelmiştir. Bu çalışmada kategorik veri analizi yöntemlerinden Lojistik Regresyon, Lojit Model ve Log-lineer modeller ele alınmış ve çeşitli açılardan istatistiksel özellikleri karşılaştırılmıştır. Araştırmalarda Lojistik Regresyonu ya da Log-lineer modelleri seçme kriterleri incelenerek TÜİK Hanehalkı 2009 Bütçe Anket verileri üzerine iki uygulama yapılmıştır. İlk uygulamada Lojistik regresyon ile Log-lineer modellerin en son aşamada modele seçtiği değişkenler karşılaştırılmıştır. İkinci uygulamada ise Lojit model ile Log-lineer modeller arasındaki ilişki ele alınarak, iki ve üç boyutlu olumsallık tablolarında lojit model parametre tahminlerinin, log-lineer model parametre tahminlerine eşitliği gösterilmiştir.Anahtar Kelimeler :Kategorik veri, olumsallık tablosu, lojistik regresyon, lojit model, log-lineer modeller
Zaman serilerinde kaos ve Forex üzerine uygulama
Bu çalışmada, gelişen kaos analizi ve ekonomik yapılarda ortaya çıkan kaotik zaman serilerinin ne oranda kestirilebileceği konusu işlenmiştir. Bilgisayarların gelişimine bağlı olarak, gün geçtikçe kaotik yapılar dikkati çekmekte ve birçok bilimsel verinin davranış şekli gözlenmektedir. Ayrıca yapılan araştırmalar doğrultusunda buradaki çalışmadakaos ile günümüzün en büyük yatırım araçlarından biri olan Forex piyasası birlikte ele alınmıştır. Tezde ilk olarak Forex piyasası hakkında bilgi verilmiştir. Ayrıca burada yatırım yapmak için kullanılan bazı analizlerden bahsedilmiştir. Daha sonraki bölümde ise kaotik yapının belirlenmesi için kullanılan yöntemler ve kaotik yapıya sahip zaman serileri için uygulanabilecek modeller ele alınmıştır. Çalışmada Forex piyasasından alınan EURUSD paritesine ilişkin veride kaotik yapının varlığı araştırılmıştır. Buradan elde edilen sonuca göre seriye uygun model belirlenmiştir.Anahtar Kelimeler: Forex Piayasası, Kaos, Doğrusal Olmayan Modeller
Opsiyon tercihlerinin stokastik analiz ile incelenmesi
Bu tezde,opsiyona konu olan varlığın fiyatını gözlemlemenin bir maliyeti olduğu varsayımı altında Amerikan tipi opsiyonları incelenmiştir.Uygulamada sürekli gözlem yapılamadığından gözlem zamanlarının belirlenmesi için bir strateji önerilmiştir. Önerilen strateji, opsiyona konu olan varlığın fiyatının hareketli bir sınırı ilk geçiş zamanı temeline dayanmaktadır.Opsiyona konu olan varlığın fiyatının Ornstein-Uhlenbeck sürecini takip ettiği varsayımına dayanarak, bu ilk geçiş zamanlarının dağılımı ve momentleri detaylı olarak incelenmiştir.
Binek otomobil performanslarının veri zarflama analizi ile incelenmesi
Veri Zarflama Analizi (VZA), birden çok girdi ve birden çok çıktının olduğu koşullarda Karar Verme Birimlerinin (KVB-benzer girdiler kullanarak benzer çıktılar üreten üretim birimleri) göreli verimliliklerini incelemek için kullanılan parametrik olmayan bir yöntemdir. Literatürde ilk olarak 1957 yılında Farrell tarafından ortaya konulmuş ve bunu takip eden yıllarda farklı araştırmacılar tarafından geliştirilmeye çalışılmıştır. 1978 yılında Charnes, Cooper ve Rhodes tarafından detaylı bir şekilde incelenerek şimdiki halini almıştır. Çalışmada otomobillerin Karar Verme Birimlerinin performans verimlilikleri, Klasik Veri Zarflama Analizi yaklaşımıyla incelenmiştir. Bu doğrultuda tüketicilerin isteklerine göre otomobil modellerinin göreli etkinliklerinin hesaplanması, etkin ve etkin olmayan KVB'lerin belirlenmesi ile tüketicilere satın almada yardımcı olmak amaçlanmaktadır. Klasik Veri Zarflama Analizi modellerinde satış fiyatı, yakıt tüketimi girdi değişkenleri olarak ele alınırken; maksimum hız, silindir hacmi, beygir gücü, maksimum tork, 0'dan 100 km'ye hızlanma süresi ve bagaj hacmi ise çıktı değişkenleri olarak belirlenmiştir. Tüm sektörde olduğu gibi otomotiv sektöründe de işletmelerin etkin bir biçimde çalışmaları büyük önem taşımaktadır. Dolayısıyla etkinliğin ölçülmesi ve etkinsizliğin kaynağının bilinmesi de önemli bir husustur. Etkinliğin ölçülmesinde ise doğrusal programlama tabanlı bir yöntem olan Veri Zarflama Analizi sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, araştırmaya dahil edilen binek otomobil modellerinin tüketici bakış açısına göre göreli etkinliklerinin hesaplanması, etkin olan ve olmayan birimlerin tespit edilmesi ve tüketicilerin satın alma kararlarında yardımcı olabilecek bir karar destek sisteminin geliştirilmesidir. Anahtar kelimeler: Veri Zarflama Analizi, Süper-Etkinlik, Etkinlik, Otomotiv sektörü.