Statistics

Sağlam regresyon tahmin edicilerinin incelenmesi ve bir uygulama

Sağlam Regresyon Tahmin Edicilerinin İncelenmesi ve Bir Uygulama En küçük kareler yöntemi normal dağılım varsayımının sağlanması halinde veri setini temsil eden sonuçlar verdiği bilinmektedir. Fakat aykırı değerlere karşı duyarlı olan en küçük kareler yöntemi, normal dağılım varsayımı sağlanmadığında yanıltıcı sonuçlar verebilmektedir. Bu yüzden aykırı değerlerin neden olduğu yanlı ve yanıltıcı sonuçlardan uzak olmak adına en küçük kareler yöntemine alternatif olarak sağlam regresyon tahmin edicileri sunulmuştur. Bu tez çalışmasında aykırı değerlere karşı duyarlılığı az olan sağlam regresyon tahmin edicileri, en küçük kareler tahmin edicisi ile kıyaslanarak tanıtılmaya çalışılmıştır. Bu bağlamda aykırı değer tespit yöntemleri, sağlamlık kriterleri ve regresyon tahmin edicileri başlıklı konulara değinilerek bu alanda uygulama yapılmıştır. Anahtar Kelimeler: En Küçük Kareler, Aykırı Değer, Kırılma Noktası, Sağlam Regresyon, M Tahmin Ediciler.

Zaman serileri analizinde artık türleri ve uygulamaları

Artık değerleri, zaman serileri analizi için model uygunluğunun incelenmesinde önemli rol oynarlar. Bu çalışmada, hesaplama farklılıklarına göre dört farklı tür olarak ?koşullu artıklar?, ?koşulsuz artıklar?, ?inovasyonlar? ve ?normalleştirilmiş artıklar? şeklinde sınıflandırılan artıklar ele alınmıştır. Bunun için durağan tek değişkenli otoregresif hareketli ortalama (ARMA) modeli için yapılan benzetim çalışmasıyla ARMA(1,1) modeli için belli parametre değerleri altında farklı gözlem sayıları için farklı artık değerleri hesaplanmakta ve model uygunluğunun test edilmesinde Ljung Box'a ait test istatistiği kullanılarak bu artık türlerinin model uygunluğunun belirlenmesindeki durumlar incelenmektedir.Anahtar Kelimeler: Zaman serileri, ARMA(1,1) modeli, koşullu artıklar,koşulsuz artıklar, inovasyonlar, normalleştirilmişartıklar, model uygunluğunun incelenmesi

Türkiye'de meydana gelen depremlerin Markov zincirleri ile modellenmesi

Bu çalışmada, (36-42) Kuzey- (26-45) Doğu koordinatları üzerinde bulunan Türkiye'nin 1901-2006 yılları arasında magnitüdü 4'ten büyük olan deprem verilerine dayanarak, stokastik bir model olan Markov zincirleri ile sismik riskin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, çeşitli ?t zaman aralıklarına göre Markov matrisleri elde edilmiş, bu matrislerin entropileri hesaplanarak, Maksimum Entropi Prensibi ile amacımıza en uygun matris bulunmuştur. Bu matristen yararlanarak, limit dağılımı ve bölgesel geçiş olasılıkları matrisi elde edilmiş, durumlar arası ilk geçiş zamanlarının dağılımlarının geometrik dağılıma uyup uymadığını anlamak için ki-kare analizleri yapılmıştır. Herhangi bir yılda 1. ya da 2. bölgede olabilecek en az k (k=1,2,3,4,5) tane depremin olasılıkları hesaplanmıştır. Ayrıca, dönem içi kestirim ile modelin uygunluğunun (Markov matrisinin uygun olduğu) testi için ki-kare analizi yapılmış ve bu analiz sonucunda modelin uygun olduğu istatistiksel olarak kanıtlanmıştır. Yapılan dönem içi kestirimden %81.125'lik bir başarı elde edilmiştir. Son olarak, 2006 yılından itibaren 5 dönem için ileriki zamanlarda olabilecek depremler üzerine tahminlerde bulunulmuştur.Anahtar Kelimeler: Markov zinciri, sismik risk, entropi, Türkiye'de deprem

Lojistik regresyon ve CART analizi teknikleriyle Sosyal Güvenlik Kurumu İlaç Provizyon Sistemi verileri üzerinde bir uygulama

Veri madenciliği teknikleri içerisinde en yaygın kullanıma sahip olan yöntemlerden bir tanesi sınıflama ve regresyon modelleridir. Bu çalışmada veri madenciliği metotları içerisinde, sınıflama ve regresyon modellerinden en çok kullanılan karar ağacı algoritmalarından biri olan sınıflama ve regresyon ağaçları (CART) algoritması ile lojistik regresyonun sınıflama özelliklerinin karşılaştırılması amaçlanmaktadır. Bu kapsamda 2007?2009 yılları arası Sosyal Güvenlik Kurumu ilaç provizyon sisteminden alınan solunum sistemi hastalıklarında reçeteye yazılan antibiyotikler içerisinden, penisilin gurubu antibiyotik kullanan hastaların profilini belirlemek amacıyla bir uygulama yapılmış ve çalışmaya alınan veri seti için CART analizinin lojistik regresyon analizine göre daha iyi bir doğru sınıflandırma oranına sahip olduğu görülmüştür.

Veri zarflama analizi ile Antalya bölgesindeki Ziraat Bankası şubelerinin performans değerlendirmesi

Ülkemizde son yıllarda bankacılık sektörü hızla gelişmekte ve bu gelişim sektördeki hızla artan rekabeti de beraberinde getirmektedir. Bankacılık müşterilerden para satın alıp, müşterilere para satmak olup, banka şubeleri bir nevi ticarethanedir. Bu nedenle bankalar sektördeki rekabette geri kalmamak ve müşterilerine en kısa zamanda en iyi hizmeti verebilmek için her yıl yeni şubeler açarak ülke çapında şube ağlarını genişletme çabası içindedirler.Bankaların açılan bu şubelerde karlı bir işletme sağlayabilmeleri için, belli dönemlerde kapasite kullanım analizleri yaparak verimliliklerini denetlemeleri ve elde edilen sonuçlara göre işletme stratejileri belirlemeleri gerekmektedir.Veri Zarflama Analizi banka şubeleri gibi çoklu girdi ve çıktıya sahip organizasyonel birimlerin göreli etkinliklerini ölçmek için tasarlanmış önemli bir araçtır. Veri Zarflama Analizi, banka şubelerinin en iyi girdi-çıktı bileşenlerini bulmalarını sağlar. Bu yapısı dolayısıyla banka yöneticileri için güçlü bir karar destek sistem aracı olabilir.Bu çalışmada Antalya bölgesindeki Ziraat Bankası şubelerinin performansları değerlendirilmiş. Çalışmada kullanılan veri seti, ilgili banka şubelerinin 2009 yılı Mart, Haziran ve Eylül ayı sonlarında açıklanan şube rakamlarından derlenmiştir.Mevcut girdilerin çıktıya dönüştürülmesi sürecinde, maksimum faydayı sağlayan şubelere etkin şubeler denir. Çalışmada etkin olmayan şubeler ve bu şubelerin etkin hale gelebilmeleri için referans almaları gereken şubeler belirlenmiş, etkin olmayan şubelere etkin olma yolunda yol gösterilmiştir. Ayrıca etkinliğin zaman içindeki değişimi Malmquist TFP ( Malmquist Toplam Faktör Verimliliği ) endeksi kullanılarak ölçülmüş ve yorumlanmıştır.Bu çalışmada kullanılan göreli etkinlik ölçme tekniği Veri Zarflama Analizi olup, Veri Zarflama Analizinin uygulamasında Coelli, TJ tarafından oluşturulan DEAP 2.1 programından faydalanılmıştır.

En küçük etkili dozun belirlenmesi için parametrik olmayan testler ve uygulamaları

Bir maddenin etkinliği hakkında bilgi, işlemlerin o maddenin çeşitli doz seviyelerini ve sıfır kontrol dozunu kapsayan deneylerinden elde edilir. Bu deneylerin amacı, özellikle zehir bilimcilik ve ilaç geliştirme çalışmalarında, etkinliğin meydana geldiği yerde, eğer varsa en düşük dozu belirlemektir. Diğer bir ifadeyle amaç, bir doz-tepki çalışmasında sıfır doz kontrolün üzerinde bir etki yapan en düşük doz seviyesi olarak tanımlanan en küçük etkili dozun (EED) belirlenmesidir. Bu çalışmanın giriş bölümünde konu ile ilgili literatür bilgisi verildikten sonra ikinci bölümde, Shirley(1977) tarafından önerilen parametrik olmayan test yöntemi, step-down kapalı test yöntemini kullanan Mann-Whitney istatistiğine dayalı parametrik olmayan test yöntemi, Williams Testinin Wilcoxon tipi parametrik olmayan bir eşdeğeri ve son olarak da Williams tarafından önerilen test istatistiği tanıtılmış, üçüncü bölümde bir gerçek veri üzerinde bu testlerin uygulaması yapılmıştır. Dördüncü bölümde ise sonuçlar ve yorumlara yer verilmiştir.

Merkezi parametrelerin doğru sıralanması olasılığının tespit edilmesi üzerine bir çalışma

Bu çalışmada yığınların merkezi parametrelerinin doğru sıralanması olasılığının tespit edilmesi için iki yaklaşım incelenmiştir. Kayıtsızlık alanı ve alt küme seçimi yaklaşımları olarak bilinen bu yöntemler ile yığın merkezi parametrelerinin doğru sıralanması tahmin edilmeye çalışılmıştır. Alt küme seçimi yaklaşımında tek aşamalı yöntem kullanılırken kayıtsızlık alanı yaklaşımında varyanslar bilinmiyorken iki aşamalı yöntem kullanılmıştır. Ayrıca her iki yöntemde de ağırlıklandırılmış örnek ortalamaları kullanılmış ve doğru sıralama olasılığının varyanslardan bağımsız olduğu gösterilmiştir. Yapılan uygulama çalışması ile farklı yığın sayıları için simülasyon yöntemi kullanılarak doğru sıralama olasılık değerleri bulunmuştur.

En küçük etkili doz düzeyini belirleme yöntemleri ve karşılaştırmaları

Toksilojik ve İlaç geliştirme çalışmalarında maruz kalınan hastalığı iyileştirmede kullanılacak en küçük etkili doz düzeyi bulunmak istenir. Sınır olarak alınan sıfır kontrol dozunu (placebo kontrol) aşan ilk doz düzeyi en küçük etkili doz düzeyi olarak adlandırılır. En küçük etkili doz düzeyi varyans analizinde ortalamalar arasında fark yoktur hipotezi reddedilmesinden sonra yapılan çoklu karşılaştırma testleri ile belirlenmektedir. Bu çalışmada en küçük etkili doz düzeyinin belirlenmesi için kullanılan İkili ve Helmert karşılaştırmaları ele alınıp bu yöntemlerin parametrik ve parametrik olmayan uyarlamaları karşılaştırılmıştır.Anahtar Kelimeler: En küçük etkili doz, geriye doğru kapalı test yöntemi,familywise hata oranı, çoklu karşılaştırmalar

Basit sıra varsayımı altında çoklu karşılaştırma yöntemleri ve uygulaması

ivBAS T SIRA VARSAYIMI ALTINDA ÇOKLU KARŞILAŞTIRMAYÖNTEMLER VE UYGULAMASI(Yüksek Lisans Tezi)Sümeyye ÇINARGAZ ÜN VERS TESFEN B L MLER ENST TÜSÜŞubat 2007ÖZETBasit sıra alternatifli hipotezler, ortalamaları büyükten küçüğe ya da küçüktenbüyüğe sıralanması şeklinde tanımlanmaktadır. Bu sıra varsayımı altında ilkistatistiksel çalışmalar 1900'lü yıllara dayanmaktadır ve günümüze kadarbirçok ilerleme kaydedilmiştir. Bu çalışmanın amacı bahsedilen basit sıravarsayımı altında kullanılan yöntemlerden bazılarını irdelemektir. Bu amaçla,dört yöntem seçilerek, gerçek veri seti ile analizler yapılmıştır. Bu analizlersonucunda yokluk hipotezi reddedilebilinmiş ve verilerin geldikleri yığınortalamalarının basit sıraya uygun olduğu sonucuna varılmıştır.Bilim Kodu : 205.1.066Anahtar Kelimeler : Çoklu karşılaştırmalar, H yöntemi, Protected t-testSayfa Adedi : 68Tez Yöneticisi : Yrd. Doç. Dr. Jale BAL BEYOĞLU

Uyum iyiliği için Damico tek-örnek testi ve diğer uyum iyiliği testleri ile karşılaştırılması

İstatistik dersine yönelik tutumların araştırılması meslek yüksek okul örneği

Bu arastırmada tutum, tutumu olusturan temel ögeler, ölçü araçlarının tasıması gereken özellikler ve likert tutum ölçegi dikkate alınarak ögrencilerin matematik dersine karsı tutumlarını ölçen bir ölçegin istatistik dersine yönelik olarak uyarlanması amaçlanmıstır. Tutumun farklı boyutlarını içeren 40 maddelik taslak ölçek, 2005-2006 ögretim yılında güz dönemi Bursa Uludag Üniversitesi negöl Meslek Yüksek Okulu isletme ve muhasebe bölümünden basit tesadüfi örnekleme yöntemi ile seçilen 100 ögrenciye uygulanmıstır. Bulgulara dayanarak 6 madde ölçekten çıkarılmıstır. Yapılan analizler sonucunda ölçegin 3 boyuttan olustugu ortaya çıkmıstır. lk boyutta toplanan 10 madde istatistige karsı korku ve güven, ikinci boyuttaki 12 madde meslek ve önem, üçüncü boyutta yer alan 12 madde istatistige karsı sevgi, zevk ve ilgi duyma ile iliskilidir. Ayrıca gelistirilen ölçekle ilgili Cronbach Alfa güvenirlik katsayısı 0,8273 bulunmustur. Analizler sonucunda, geçerlik ve güvenirlikle ilgili elde edilen bulgular statistik Tutum Ölçeginin, ögrencilerin istatistik dersine yönelik tutumlarını geçerli ve güvenilir olarak ölçmek için kullanılabilecegini göstermistir. statistik dersine iliskin son seklini alan nihai tutum ölçegi, 2005-2006 egitim-ögretim yılında ögrenim gören Bursa Uludag Üniversitesi negöl Meslek Yüksek Okulundan basit tesadüfi örnekleme yöntemiyle seçilen 135 ögrenciye tekrar uygulanmıstır. Elde edilen verilere, betimsel istatistikler, korelasyon analizi, ki kare testi, bagımsız iki örnek t testi, iki yönlü varyans analizi, kovaryans analizi istatistik teknikleri uygulanmıstır. Anahtar Kelimeler :statistik tutum ölçegi, statistik analizler

Johansen ve kısmi lineer tekil değer eşbütünleşme testlerinin bir uygulama problemi üzerinde karşılaştırılması

Bir zaman dizisi değişkeninin, başka bir ya da birden çok zaman dizisine göre regresyonu çoğu zaman yanıltıcı olabilir. Buna karşı korunmanın bir yolu değişkenler arasında eşbütünleşme (kointegrasyon) ilişkisine bakmaktır. Bu çalışmada, durağan olmayan zaman dizilerinden oluşan modellere ilişkin değişkenler arasındaki eşbütünleşme ilişkisi araştırılmıştır. Çok değişkenli eşbütünleşme testlerinden Johansen Testi ile Johansen yaklaşımından hareketle geliştirilmiş Kısmi Lineer Tekil Değer Testi tanıtılmış ve sayısal örnek üzerinde bir uygulama çalışması yapılmıştır. Amaç testlerde öne sürülen farklılıkları ortaya koymak ve bu yöntemleri ayrıntıları ile ele almaktır. Anahtar Kelimeler : Durağanlık, Eşbütünleşme (Kointegrasyon), Johansen Testi, Kısmi Lineer Tekil Değer Testi

Lucas sayıları yardımıyla tanımlanan bazı fark dizi uzaylarının topolojik ve geometrik özellikleri

Beş bölümden oluşan bu çalışmanın birinci bölümünde konumuza temel oluşturan kavramlar açıklanmıştır. İkinci bölümde bu kavramlarla ilgili literatürde günümüze kadar yapılan araştırmalardan bahsedilmiş ve bu çalışmaların bir kısmına atıf yapılmıştır. Üçüncü bölümde çalışmanın devamında kullanacağımız temel tanım, teorem ve eşitsizlikler verilerek, Banach uzayların bazı geometrik özelliklerinden söz edilmiştir. Temel sonuçlarımızın yer aldığı dördüncü bölümde sonsuz üçgensel matrisler ve modülüs fonksiyonu yardımıyla yeni fark dizi uzayları oluşturularak, bu uzayların topolojik ve geometrik yapısı incelenmiştir. Son bölümde, elde edilen bulgular değerlendirilip bunlara ilaveten neler yapılabileceği ifade edilmiştir.

Entropi yaklaşımları

Bu çalışma giriş, materyal metod, bulgular ve sonuç olmak üzere dört bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde entropi kavramının tarihi, ortaya çıkışı ve önemi hakkında bilgi verilmiştir. İkinci bölümde entropi çeşitlerinin tanımları ve entropi kavramının ortaya çıkış aşamasında araştırmacıların yaptıkları çalışmalar ve adlarını verdikleri entropiler hakkında bilgi verilmiştir. Üçüncü bölümde uygulamalarımız yer almaktadır. Dördüncü bölümde ise uygulamalarımızın sonuçları yer almaktadır.

Sıralı lojistik regresyon ve sınıflandırma ağaçlarının performans karşılaştırması

İstatistiksel uygulamalarda, bağımlı ve bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi tanımlamak için parametrik ve parametrik olmayan yöntemlere sıklıkla başvurulmaktadır. Bu çalışmada, bu yöntemlerden biri olan sınıflama ve regresyon ağaçları ile sıralı lojistik regresyonun sınıflama başarılarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda Eskişehir ilindeki satılık konutların birim fiyatını etkileyen faktörleri incelemek amacıyla bir uygulama yapılmıştır. Veri seti eğitim, doğrulama ve test olarak üçe ayrılmış, 5-katlı çapraz geçerlilik ile yöntemlerin performansları ortaya konmuştur. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda, sınıflama ağaçları algoritmasıyla daha başarılı bir sınıflama yapıldığı saptanmıştır.

Dik latin kare tam setlerinin tasarım teorisindeki yeri

DİK LATİN KARE TAM SETLERİNİNTASARIM TEORİSİNDEKİ YERİ(Yüksek Lisan tezi)Fatma ÖZBENGAZİ ÜNİVERSİTESİFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜEylül 2006ÖZETLatin kareler istatistik biliminde önemli bir yere sahip olup, deneydüzenlemelerinde kullanılır. Bu çalışmada istatistiksel anlamda dik Latin karetam setleri (MOLS), üçlü sistemler, Stenier üçlü sistemler (STS), transversaltasarımlar (TD), dengeli tamamlanmamış blok tasarımları (BIBD), ikili dengelitasarımlar (PBD),dik dizimler (OA) ile yakın ilişkisi bulunan Latin kareler veLatin kare tam setlerinin tanıtılması esas alınmıştır. Bu maksatla Latinkarelerin tanımlarına ve sözü geçen tasarımlarla ilişkilerine teorik anlamdadeğinilip açıklayıcı örnekler verilmiştir.Bilim Kodu : 212Anahtar Kelimeler : Latin Kare, Dik Latin Kare Tam Setleri (MOLS), DengeliTamamlanmamış Blok Tasarımları (BIBD), İkili DengeliTasarımlar (PBD), Sonlu Geometri.Sayfa Adedi : 91Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Hülya BAYRAK

Ayırma analizi ve bir uygulama

AYIRMA ANAL Z VE B R UYGULAMA(Yüksek Lisans Tezi)Mert ÜNALGAZ ÜN VERS TESFEN B L MLER ENST TÜSÜEkim 2006ÖZETBelediyelerde su üretimi, dağıtımı ve tüketimi, Türkiye Enerji Sektöründe çokönemli bir yer teşkil etmektedir.Bu çalışmada Türkiye statistik Kurumunun 2001 yılı Büyükşehir BelediyeleriSu statistiklerine ayırma analizi uygulanarak, Büyükşehir belediyeleri yenidensınıflandırılmıştır. Oluşan yeni gruplara diğer 65 belediyenin yerleştirilmesiamaçlanmıştır.Bilim Kodu : 205.1.009Anahtar Kelimeler : Ayırma Analizi, AyırmaFonksiyonları, Büyükşehir Belediyeleri, Su statistikleriSayfa Adedi : 51Tez Yöneticisi : Ögr. Gör. Yrd. Doç. Dr. Selahattin ERGEÇ

Deney tasarımında karma etkiler modelinin üretim sektöründe uygulanması

Fabrikaların üretim hattında, hammaddeler çeşitli işlemlerden geçirilerek yarı mamul ve son ürün haline getirilmekte ve üretim esnasında, kalite kontrol ve denetim süreçleri ile ürünlerin standartlara uygunluğu amaçlanmaktadır. Üretimin her aşamasında müşteri memnuniyeti, kalite ve yüksek verimlilik hedeflenmektedir. Yüksek verimlilik için üretim hattındaki faktörler ve bu faktörlerin düzeyleri göz gönünde bulundurularak, üretim için en uygun koşul sağlanmaktadır. Üretim sürecinde uygun koşullar elde edilerek üretim yapılması, fabrikanın verimliliği ve ürün kalitesi açısından kritik öneme sahiptir. Yüksek verimlilik ile ürün kalitesinin sağlanması, ortamın sıcaklık, nem ve hijyen koşullarının kontrol edilmesi, makinelerin düzenli bakımı, kalibrasyonlarının yapılması, çalışanların iş sağlığı ve güvenliği kurallarına uyması ile sağlanmaktadır. Böylece, üretim sırasında herhangi bir aksaklık yaşanmadan, yüksek kaliteli ve standartlara uygun ürünlerin elde edilmektedir. Bu çalışmada, bir fabrikadaki çikolata üretim hattında yer alan kalıp ısıtma ve kalıp soğutma kabinlerindeki sıcaklık ve nem oranlarının üretimdeki ıskarta oranına etkileri araştırılmıştır. Veri toplama aracı olarak, sensörlerden elde edilen kalıp ısıtma ve kalıp soğutma kabinlerindeki ortam sıcaklığı ve nem verileri kullanılmıştır. Karma etkiler modeli istatistiksel analiz olarak kullanılmıştır. Bu araştırmanın amacı, üretim hattındaki nem ve sıcaklığın ıskarta oranı üzerine etkilerini belirlemektir. Anahtar Sözcükler: Deney tasarımı, Üretim, Çok faktörlü deneyler, Karma etkiler modeli

Marmara bölgesinde meydana gelen depremlerin istatistiksel analizi

MARMARA BÖLGESİNDE MEYDANA GELEN DEPREMLERİN İSTATİSTİKSEL ANALİZİ (Yüksek Lisans Tezi) Ülkü GURLEN GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Aralık 2001 ÖZET Bu çalışmada, Marmara Bölgesi'nde (39.50-41.50) kuzey - (26.00-32.50) doğu koordinatları arasında, 1900-2000 yılları arasında meydana gelen 447 deprem verisi için istatistiksel analizler yapılmıştır. Öncelikle, bu veri, magnitüdlerine ve derinlik, gece-gündüz, mevsim, onar yıllık dönemler, aylar gibi oluş zamanlarına göre sınıflandırılmış, zamanın depremlerin magnitüdleri ile oluş sayıları üzerinde etkili olup olmadığı araştırılmıştır. Daha sonra depremlerin oluş sıklıkları ile magnitüdleri arasında eğri tahmin modelleri kurulmuştur. Bundan başka, yıllara göre ortalama deprem büyüklükleri ve toplam deprem sayıları zaman dizileri açısından modellenmiştir. Ayrıca magnitüd rastgele değişkeninin olasılık yoğunluk ve dağılım fonksiyonları bulunarak, çeşitli magnütüdler için depremlerin tekrarlanma yılları elde edilmiştir.Bilim Kodu : 406.02.01 Anahtar Kelimeler : İstatistiksel Analiz, deprem magnitüdü, zaman dizileri, eğri tahmin modelleri, olasılık yoğunluk ve dağılım fonksiyonları Sayfa Adedi : 110 Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Reşat KASAP

Doğrusal olmayan modellerde tahminlere ilişkin güven bölgelerinin oluşturulması ve bir karşılaştırma

DO?RUSAL OLMAYAN MODELLERDE TAHMİNLERE İLİŞKİN GÜVEN BÖLGELERİNİN OLUŞTURULMASI VE BİR KARŞILAŞTIRMA (Yüksek Lisans) Atalay ÇA?LAR GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ EKİM 1995 OZ Bu Yüksek lisans Tezi'nde doğrusal olmayan modellerde parametre tahmini ve bu parametrelere ilişkin güven aralıkları ve güven bölgelerinin oluşturulması incelendi. Ayrıca parametre tahmin tekniklerinden üç tanesi karşılaştırmalı olarak incelendi. öncelikle doğrusal modellerde parametre tahminini bulmak için kullanılan Doğrusal En Küçük Kareler Metodu verildi. Daha sonra doğrusal olmayan modellerde Doğrusallaştırma Metodu ile Gauss Metodu, parametre tahminini ve bu parametrelere ilişkin güven aralıklarının, güven bölgelerinin oluşturulması amacıyla kullanıldı. Likelihood Metodu ise yalnızca güven aralıkları ve güven bölgelerim belirlemek için kullanıldı. Yapılan çalışma sonunda en çok ve en kolay kullanılan metodun Doğrusallaştırma Metodu olduğu görüldü. Yine uygulamada çok kullanılan bir diğer tahmin metodu Gauss Metodu'nun oldukça kullanışlı olduğu görüldü, özellikle Gauss Metodu'nun yapısında yer alan N matrisinin daima pozitif tanımlı olmasının faydasından bahsedildi. Parametreler için oluşturulan güven aralıklaraun ve güven bölgelerinin her iki metod için de aynı özellikleri taşıdığı anlaşıldı. İncelenen son metod olan Likelihood Metodu'yla oluşturulan güven aralıkları ve güven bölgeleri en zor oluşturulan; fakat, en güvenilir aralıklar ve bölgeler olduğu anlaşıldı, incelenen metotlarla bulunan parametre değerlerinin, güven aralıklarının ve güven bölgelerinin küçük farklılıklara rağmen birbirlerine denk olduğu görüldü.

İstatistiksel veri analizinde temel bileşenlerin yeri

Reşat Kasap Yüksek Lisans Tezi Gazi üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Şubat 1987 Bu çalışmada, istatistiksel veri analizinde karşı laşılan Temel Bilişenler (TB), Temel Bileşenler Anali zi (TBR) ve Temel Bileşenler Regresyonu (TBR) adları altında incelenmesine çalışılmıştır. TBA, X tesadüfi vektörünü, bileşenleri ilişkisiz ve varyanslarının bü yüklüklerine göre sıralanmış yeni bir tesadüfi vektöre dönüşümü olarak tanımlanmıştır. TBR, çoklubağlantı so rununda incelenmiştir.

Türkiye'de illerin sosyo - ekonomik değişkenler itibariyle sınıflandırmada diskiriminant analizi

Sosyo-Ekonomik değişken tesbiti veya bunlara ilişkin sınıflandırma yapılacak çalışmalarda, bilimsel yöntem ve metotların önemi yatsınamaz.. Bu tür çalışmaları en uygun bilimsel yöntem ve metotlarla tesbit etmek, çalışmanın önemi ve güvenirliğini artıracağı tartışma götürmez. İşte bu gerçekten hareketle Türkeye 'de sosyo-ekonomik değişkenler itibariyle, iller bazında yapılacak sınıflandırma tesbitinde bilimsel yöntemlerden DİSKRIMINANT ANALİZİN önemi vurgulanırken, illerin birden fazla özelliklerine ilişkin değerleri, aynı anda ve bir arada, analiz sonuçlarını görmek mümkün olduğuna işaret edilmiştir. Söz konusu bu çalışmada daha önce üç sınıfta toplanan illerin, analiz sonrasında bu sınıflamaya ne kadar uyduğu, olası değerleri ile görmek mümkün olmuştur. Türetilen değişkenlerle de sınıflandırmaya esas teşkil eden kriterleri belirlemekte ayrı bir kazanç sayılmalıdır.

Actuarial valuation of pension plans by stochastic interest rates approach

Interest rates which have been deterministic are used in calculations of actuarial present values, reserve, mortality, premium concerning pension plans. Interest rates had been preferred a constant value while life contingencies were determined to be random during pension time of insured. These cases landed risk measures all establishments that constituted the pension system.In this study, interest rates which are the most uncertain risks at issue are considered stochastic to decrease the effect of inflation in the actuarial valuations. Also, applications were made based on the procedures and principles in the draft resolution of ministerial cabinet relevant to Banks, Insurance Companies, Reinsurance Undertakings, Chambers of Commerce, Chambers of Industry, Bourses and the special retirement fund where consist all of these establishment personals. As a result of the applications, some results were obtained with reference to how will happen calculations of the pension system both pluses and minuses after cession term.

The use of spline, Bayesian spline and penalized Bayesian spline regression for modeling

The nonparametric regression methods which are called spline, penalized spline and Bayesian spline bring great advantages such as not depending on the fixed model and flexibility in modeling. In particular, penalized spline regression uses the idea of nonparametric spline smoothing and it is in fact just a generalization of smoothing splines that should allow more flexibility in a choice of the spline model, the basis functions, and the penalty. In this study, distribution graph of ratios of export to import in Turkey is modeled using the nonparametric regression methods that are spline and Bayesian spline regression. For both methods, the knot sequence coincides with the end points of the interval. The results of these regression models are compared and interpreted. Then, we focus on a penalized spline regression with Bayesian perspective on the same data set and the smoothing for a variety of lambda values is performed. In addition, the contribution of a prior distribution is explained to determine the smoothing parameter. Then, we propose a new smoothing parameter by using the amount of information contained in the normal distribution. It has been observed that this parameter is very sensitive against small changes. This result denotes that the proposed smoothing parameter we obtained is appropriate for using in the penalized Bayesian spline regression applications. Keywords: Spline function, bayesian spline regression, penalized bayesian spline regression, mcmc, smoothing parameter.

Some model misspecifications in logistic regression model

Correct specification of the model is the most important assumption for the logistic regression model, as for all models. It means that the model has the correct functional form, does not include irrelevant variables and has all the relevant variables. Previous studies show that misspecification may cause undesirable results such as biased logistic regression coefficients, inefficient estimates, invalid statistical inferences and less efficient test statistics. In this thesis, the effects of misspecification on asymptotic relative efficiency of various coefficients of determination are investigated. Misspecification types include using wrong functional form of explanatory variable, categorizing continuous explanatory variable and omitting the covariate. Unlike linear regression model, there is not only one coefficient of determination in logistic regression, which makes the results of this thesis more important. Simulation studies using bootstrap method and an application on agricultural data about land consolidation have been carried out to examine the efficiencies of these measures. Keywords: Asymptotic relative efficiency, coefficients of determination, land consolidation, logistic regression, misspecification.

Comparison of efficiency of two-layer median ranked set sampling using concomitant variables

In ranked set sampling (RSS), ranking is done on the basis of a concomitant variable which is functionally related with the response variable. Chen and Shen (2003) developed two-layer RSS procedure with two concomitant variables. In addition, Muttlak (1997) proposed on modifications to RSS procedure which is called median ranked set sampling (MRSS). In this study, we extend median ranked set sampling design in terms of concomitant variables and proposed the two-layer median ranked set sampling (TMRSS). The performance of MRSS and TMRSS are evaluated for different distributions in terms of mean estimator and regression estimators by simulation studies. Also, the efficiency of TRSS method is compared with respect to corresponding estimators in simple random sampling (SRS) and RSS methods.

The calculation and interpretation of the entropies of survey result in education

In this thesis, the application of entropy to measurement and evaluation which is one of the most important fields of education, is studied. In the study, a test that is approved in terms of reliability, validity and applicability is administered. The test is applied to 31 chosen freshmen out of 180 with simple random sampling from Vezirköprü Vocational and Technical Anatolian High School. Some descriptive statistics on the scores obtained from subscales of the test; Mathematics, Grammar, Social Studies and Science, are calculated and probability distribution tables are constructed. Based on these tables, Shannon entropy and joint entropy values are computed. According to the results, information obtained from the test can be attained with fewer questions.

Entropy applications for customer satisfaction survey in information theory

In this study, first of all, definitions of entropy and information terms, which express the measurement of uncertainty existing in a probabilistic system are given. The properties and types of these terms are shown in details and the relation and differences between them are mentioned. Applications are performed by using these two terms in order to determine the number of questions to be included in the scale that will be prepared to obtain information about customer satifaction.In the study, customer satisfaction scale, whose Cronbach? s alpha coefficient is found as 0,77, is applied on the BSS Boray San. Tic. A.Ş. company customers. Probability distribution tables are formed according to the results of the subscales of the survey. Shannon entropy, joint entropy, relative entropy and mutual information values are calculated using these tables. With the result of the applied survey it is found out that according to the calculated entropy values, it is possible to reach the aimed information through fewer questions. In brief, the possibility of reaching the same information through fewer questions is shown.

On clustering and classification methods in biosequence analysis

Since human genome studies have brought out a huge number of biosequence data, computational techniques have been developed preventing the vast of cost and time in the management process of these data. In this thesis, new approaches on clustering and classification methods in biosequence ?protein, enzyme sequences? analysis are studied.Classification is a supervised learning algorithm that aims at categorizing or assigning class labels to a pattern set under the supervision of an expert. Therefore, the problem of subcellular location prediction of proteins has been solved by using Optimally Weighted Fuzzy k-NN (OWFKNN). In addition, enzymes have been classified by novel approaches based on minimum-distance classifiers.Clustering is an unsupervised learning technique that aims at decomposing a given set of elements into clusters based on similarity. In this point of view, due to the fact that protein sequences have evolutionary relationship, all protein sequences can be organized in terms of their sequence similarity. A graphical illustration called phylogenetic tree can summarize the relationship between the protein sequences. The construction of phylogenetic tree is based on hierarchical clustering. Thus, we have proposed Ordered Weighted Averaging (OWA) that is most commonly used in multicriteria decision-making, as a linkage method in construction phylogenetic tree. Performance of the OWA-based hierarchical clustering is analyzed by cluster validity indices Root-Mean-Square Standard Deviation (RMSSDT) and R-Squared (RS).

Bayes Açıortay Regresyon Tekniği ve bir uygulama

Bu çalışmanın amacı Bayes Tip II regresyon tekniğinin performansını incelemektir. Bu amaçla gerçek bir veri seti üzerinde Bayes yaklaşımı yardımı ile basit doğrusal regresyon ve açıortay regresyon denklemleri hesaplanmıştır. Daha önceki çalışmalarda Tip II regresyon teknikleri arasında en iyi performansı sergileyen tekniğin açıortay tekniği olarak belirtilmesinden dolayı mevcut veri seti için sırasıyla X ve Y değişkenleri bağımlı değişken olarak ele alınarak regresyon denklemleri elde edilmiş, daha sonra elde edilen bu iki regresyon denkleminin açıortayı alınarak Bayes açıortay denklemi hesaplanmıştır. Önsel ve ek bilgiye dayalı sonsal dağılımları elde etmek amacıyla farklı örneklem hacimlerinden yararlanılmış ve Bayes regresyon denklemlerinin performansları HKO ve GE kriterlerine göre karşılaştırılmıştır. Araştırma bulgularına göre n=100, n=75 ve n=50 birimlik örneklemlerde Bayes açıortay tekniğinin performansının en düşük HKO değerine sahip olduğu, dolayısıyla mevcut veri setine ait bu örneklem hacimleri için en iyi performansı sergilediği belirlenmiştir.

Finansal zaman serileri analizinde farklı istatistiksel modellerin karşılaştırılması

Bu çalışmanın temel amacı; BIST 100, FTSE 100, NIKKEI 225 ve S&P 500 endekslerinin getirilerinin incelenmesinde Box-Jenkins modelleri ile ARCH/GARCH ailesi modellerinden ARCH (koşullu değişen varyans), GARCH (genelleştirilmiş koşullu değişen varyans), EGARCH (üstel genelleştirilmiş koşullu değişen varyans) ve GJR-GARCH (Glosten, Jagannathan ve Runkle GARCH) modellerinin kullanımını araştırmaktır. Uygun ARMA modellerinin belirlenmesinin ardından inşa edilen koşullu değişen varyans modellerinin tahminleri; normal dağılım, t dağılımı ve genelleştirilmiş hata dağılımı ile bunların çarpık uzantıları altında elde edilmiştir. Modeller için gerçekleştirilen bir dizi grafiksel ve istatistiksel değerlendirmenin sonucunda, EGARCH ve GJR-GARCH modellerinin ARCH ve GARCH modellerinden daha iyi performans sergilediği görülmüştür. Ayrıca normal ve çarpık normal dağılımların diğer dağılımlara göre daha kötü performans sergilediği belirlenmiştir. Bunlara ek olarak, endekslerin negatif şoklardan pozitif şoklara göre daha fazla etkilendikleri belirlenmiştir. Bununla birlikte, kötü haberlerin BIST 100 endeksini diğer endekslere göre daha az etkilediği, şokların volatiliteyi BIST 100 endeksinde diğer endekslere göre daha uzun süre etkilediği sonucuna varılmıştır.

Evaluation of inventory control policies for perishable products

For inventory management, it is very important to meet customer demands on time and exact quantity. Especially when the product is perishable, this importance is increasing even more for the companies. The studies in the perishable inventory field began to be matched to real life problems by going out of mathematical modeling. We have examined an (s, S) continuous review inventory model for perishable items, one of the most common problems in the literature. Firstly, a comprehensive literature review was conducted for perishable items. Two different demand classes for one perishable item were examined. It was assumed that the demands for both classes occur according to Poisson process and the customer demands were met according to the on-hand inventory level. Accordingly, it was assumed that when the on-hand inventory drops to s, only the priority customer demands were met whereas the demands from ordinary customers were lost. And also, it is assumed that the demand occurring stock out periods was lost. The system is characterized by Markov process, besides lifetime and lead time have an exponential distribution. The stationary probabilities were derived and the expected total cost formula was provided. The pseudo-convexity of the expected cost function was proved. A numerical study was performed with MATLAB. Differences were illustrated between the inventory management of the perishable products and non-perishable products. As a result, perishable items cause a constant cost increase, it is important to model perishable items in the most appropriate way. The novelty of this study is to provide a model and a solution to a perishable problem with two demand classes, in which both the lead time and the lifetime is stochastic. At the same time, this dissertation may lead to other studies that have a different distribution of lead time or lifetime. By characterizing the model with different distributions and different processes, the system can be even closer to the real life problem.

Evrişimli sinir ağları, transfer öğrenme ve destek vektör makineleri kullanarak akciğer röntgen görüntülerinden COVID-19 sınıflandırması

Koronavirüs hastalığı (COVID-19), SARS-CoV-2 etkenine bağlı şiddetli akut solunum yetmezliği sendromuna neden olan bulaşıcı bir hastalıktır. Dünya genelinde pandemiye neden olan bu hastalığın yüksek bulaşma hızı ve ölüm oranları nedeniyle hızlı, doğru ve erken teşhisi önemlidir. Literatürde COVID-19 tanısına yardımcı olmak amacıyla derin öğrenme temelli birçok sınıflandırma çalışması yapılmıştır. Bu tez çalışmasında göğüs röntgen radyografilerinden Covid-19 hastalığını sınıflandırmak için derin transfer öğrenme yöntemi önerilmiştir. Diğer çalışmalara ek olarak Covid-19 röntgen görünümleri (tipik, atipik, belirsiz) de evrişimli sinir ağı model eğitimlerinde kullanılmıştır. Ayrıca evrişimli sinir ağı modellerinin sınıflandırma yetisini daha iyi gösterebilmek için aynı sınıflandırma işlemleri destek vektör makinesi sınıflandırıcısı ile de gerçekleştirilmiştir. Elde edilen test bulgularına göre genel olarak sınıflandırıcıların tipik görünüm sınıflandırmasında yüksek başarı; atipik ve belirsiz görünümlerde ise daha düşük başarı elde ettiği tespit edilmiştir.

Methods used in reduction of errors arising from nonresponse

Various types of survey errors, especially nonresponse errors, may seriouslydeteriorate data quality. Nonresponse has more one reason to worry about its harmfuleffects on the survey estimates. So, nonresponse and methods dealing withnonresponse have increasingly become a standard part of survey sampling. Anonresponse occurs in a survey when, for any reason, a selected unit does notrespond. The usual methods of estimation in the presence of nonresponse give biasedresults. Because of this special estimation techniques are required to deal with theproblem. Imputation and reweighting are two standard methods provided by theliterature for treating nonresponse. In the recent years, scientist became increased toconcern with the calibration approach to reweigthing method in the presence ofnonresponse. The calibration approach generates the final weights which are as closeas possible to specified design weights, while respecting known auxiliary populationtotals or unbiased estimates of these totals. This calibration procedure requires theformulation of a suitable auxiliary vector, through a selection from a possible largerset of auxiliary variables.In this study standard methods for the reduction of bias and errors arising fromnonresponse are explained. The calibration approach is examined as theoretically andsimulation is performed by macro generated in C++ programming language to studyhow alternative specifications of the auxiliary vector affect the quality of estimatorsderived by the calibration technique. In the application, the calibration estimators andquality measures such as relative bias, variance are computed and interpreted for thepopulation total.Keywords: Nonresponse, nonresponse errors, calibration, auxiliary information,nonresponse adjustment, nonresponse bias, weighting

Mean residual life function of systems

Most of the fault-tolerant systems such as parallel and k-out-of-n consist of components having independent and nonidentically distributed lifetimes. These types of system structures have founded wide applications in both industrial and technical areas during the past several decades. For the improvement of the reliability of the operation of such complex technical systems, the implementation of the structural redundancy is widely used. In this thesis, we consider the mean residual life (MRL) function of a parallel and k-out-ofn systems consisting of n components having independent and nonidentically distributed lifetimes. Numerical results are introduced to study the effect of increasing the system level and various parameters on the mean residual life of the systems. Further, the relation between the mean residual life of the system and the mean residual life of its components is investigated.

Sağkalım analizi çalışmalarında grup ardışık planların ve uyarlamalı tasarımların örneklem büyüklükleri ile güç analizleri bakımından karşılaştırılması ve bir uygulama

Tıbbi çalışmalarda, özellikle ölümle sonuçlanan hastalıkların tedavisinde uygulanan yöntemlerden hangisinin kullanılmasının yaşam süresi üzerinde etkili olacağına karar vermek önemlidir. Bu çalışmanın amacı klinik çalışmalarda son yıllarda oldukça sık kullanılan grup ardışık planlar ile uyarlamalı tasarımları örneklem büyüklüğü ve güç analizleri bakımından karşılaştırmaktır.Çalışma beş bölümden oluşmaktadır. İlk bölümünde konu hakkında kısa bir bilgilendirme yapıldı. İkinci bölümde grup ardışık test yöntemleri incelendi ve sağkalım analizi konusu ele alındı. Üçüncü bölümde uyarlamalı tasarım yöntemleri, özellikleri, avantaj ve dezavantajları yer aldı.Dördüncü bölümde uygulama çalışmaları yapıldı. İlk uygulama, grup ardışık test yöntemlerinin sağkalım analizinde uygulanması ve harcama fonksiyonlarının güç analizinin uyarlamalı tasarımlar ve grup ardışık planlar için karşılaştırılması üzerine yapıldı. O'Brien&Fleming harcama fonksiyonunun Pocock'a göre her iki plan içinde daha yüksek güce sahip olduğu görüldü. İkinci uygulama örneklem büyüklüğü hesaplanması üzerine yapıldı. Aynı güç değeri altında uyarlamalı tasarımların grup ardışık planlara göre daha az örneklem ve olay (ölüm) sayısı gerektirdiği bulundu. Son uygulama ise uyarlamalı tasarımların en önemli avantajlarından biri olan örneklem büyüklüğünün yeniden hesaplanması üzerine yapıldı. Çalışmanın son bölümünde yapılan uygulamaların sonuçları tartışıldı.Anahtar kelimeler: Uyarlamalı Tasarım, Grup Ardışık Plan, Sağkalım Analizi, Örneklem Büyüklüğü, Harcama Fonksiyonları, Güç

Survival models and an application

ABSTRACT The objective of this study is to examine the survival models and describing the data obtained in a particular field by a suitable model. In the first section, the goal of the study was described by comparing the methods used in survival analysis. The second section gives general information about the data types and the functions used in survival analysis. In the third section, Exponential, Gompertz, Makeham, Gamma, Weibull and Lognormal distributions which are the parametric methods used frequently in survival analysis, are examined in order. In the fourth section, the nonparametric methods, which are Kaplan-Meier product limit and Life table methods, were investigated. In the fifth section of the study, the data obtained were grouped in a convenient way and examined by using Kaplan-Meier product limit method. The related data were taken from Ege University Faculty of Medicine, Branch of Radiation Oncology and contains information about survival data and type of tumor belonging to NSCLC patients. The differences in two groups were researched by logrank and Wilcoxon tests. In the last section, the results of the application are discussed. Using Kaplan- Meier product limit method discovers the differences between the levels of variables measured in classification level and the survival times of the patients according to NSCLC are investigated.

Risk teorisi ve bir uygulama

ABSTRACT Insurance risk models, number of claims, claim sizes, claim frequency rate, and calculation of the risk premium are discussed in this thesis. An application depending on data provided by an insurance company involving with motor vehicle insurance supported our study. In conclusion, we see that the realized values of the five years totals number of claims and number of policies are very close to the values obtained under the planning assumptions. >KÜWiÂNTASYON MERKE2İ

Akıllı ulaşım sistemleri için ileri istatistiksel yöntemler

The use of machine learning techniques and statistical methods for intelligent transportation systems has gained importance recently. In this thesis, two different methods are proposed for clustering and modeling that can serve the needs of the transportation field. Clustering methods are used to group data points quickly and easily for further analysis of clusters. Also, most clustering methods require complex computations or have an iterative procedure that makes the algorithm time-consuming, especially when the data are relatively large. In this thesis, we propose a new clustering method called spatial adaptive clustering (SAC) based on the idea of adaptive cluster sampling (ACS) design. ACS is a sampling method, which is based on neighborhood search on a grid structure, has an adaptive selection process of units and recursively added units reveal the batched individuals easily and quickly. The SAC algorithm forms clusters based on neighborhood search using grid structures and can detect noise points. The performance of the proposed algorithm is evaluated through comparisons with the results from well-known density-based clustering approaches in the literature using real and artificial data sets. Also, hot spots of accident locations in Birmingham/England and Buca/Turkey are investigated using the SAC algorithm. Additionally, to reduce the number of accidents, hotspot locations are examined in terms of the factors causing the accident. Vehicle headway modeling has also been one of the other important topics for traffic signal optimization and flow modeling. In this thesis, we estimate the parameters of Exponentiated Weibull (EW) distribution using the maximum likelihood method under the assumption that all parameters are unknown. We deal with the performance of ranked set sampling and simple random sampling methods by a simulation study in R-software in terms of mean-squared error. Finally, we illustrate the flexibility and usefulness of EW distribution by analyzing simulated data from a real application study in the transportation field.

İki bağımsız örneklem için dayanıklı yaklaşımların analizi

Comparing two independent groups has been the subject of many classic studies in applied statistics. Although the most common approach for comparing two independent groups is on the basis of just one reference point, it may provide misleading results and cause missing the important differences among subpopulations of the groups. Determination of the differences in tails of the groups, namely quantiles, can also be of particular concern. This thesis aims to compare two independent groups from a different point of view by utilizing quantiles. Therefore, firstly attention is focused on quantile estimation theory and the newly proposed NO quantile estimator is introduced. NO quantile estimator is computationally practical, has desirable asymptotic properties and is more efficient than some quantile estimators that are commonly used. Following this, NO quantile estimator is used in conjunction with a percentile bootstrap to propose a method that compares two independent groups through multiple quantiles simultaneously. By conducting a series of simulation studies and using some real datasets, the performances of NO quantile estimator and the proposed method for comparing two independent groups are investigated. The proposed method could control the actual type I error rates in almost all cases that are investigated. This method is more preferable than the conventional approaches that considers a single measure of location since it makes a more sensitive comparison by using more than one reference points.

Üssel düzleştirme ve ATA metodu ile finansal veri analizi

Time series occurs by collecting the data in a particular category in a given time period. Accurate analysis of financial data, which is a sort of time series, has a great importance for financial institutions to make predictions for the future. Exponential smoothing method is one of the most used method in time series analysis. Exponential smoothing methods have been used widely for many years due to their simplicity and success in prediction results. The success of the method has proved many times in the famous M-competitions. However, the selection of initial value and smoothing constant according to subjective choices for exponential smoothing method adversely affect the accuracy of this method. The ATA method, which is a new method developed as an alternative to the exponential smoothing method, eliminates these disadvantages of the exponential smoothing method. In this study, the M4 results of exponential smoothing method and ATA method will be compared, especially their performance in financial data will be evaluated.

Türkiye ve AB ülkelerinin COVID-19 'a karşı etkinliğinin veri zarflama analizi ile karşılaştırılması

2020 yılının başında, tüm halk sağlığı camiasının onlarca yıldır korktuğu senaryo gerçek olmuş ve hayvanlardan insanlara bulaşarak hastalığa neden olan korona virüslerin yeni bir tipi Çin' den tüm dünyaya hızlıca yayılmaya başlamıştır. Dünya Sağlık Örgütü tarafınca "Covid-19" olarak adlandırılan virüs 24 Ocak 2020 tarihinde Avrupa kıtasına ulaşmış ülkemizde ise ilk vaka 11 Mart 2020 tarihinde görülmüştür. Bu çalışmanın amacı Aralık 2019`da Çin`in Wuhan şehrinde ortaya çıkan ve kısa sürede dünyayı saran COVID-19 salgını ile mücadelede Avrupa Birliği ülkelerinin ve Türkiye'nin etkinlik düzeyinin Veri Zarflama Analizi ile araştırılmasıdır. Sağlık sistemlerinin performans ölçümünde sıklıkla kullanılan Veri Zarflama Analizi, pek çok girdi ve çıktının kullanılabildiği parametrik olmayan etkinlik ölçüm yöntemidir. Analizde girdi değişkenleri olarak; onbin kişi başına doktor, hemşire, hastane ve yoğun bakım yatak sayıları ile sağlık harcamalarının Gayri Safi Yurtiçi Hâsıla (GSYH) içindeki oranı, çıktı olarak; ülkelerin 10 Haziran 2021 tarihine ait milyon kişi başına Covid-19 test sayısı, vaka sayısı ve ölüm sayısı ele alınmıştır. Etkinlik analizinde sabit ölçekli Charnes, Cooper, Rhodes (CCR) ve değişken ölçekli Banker, Charnes, Cooper (BCC) yöntemleri kullanılmış, etkin olan ülkelerin etkinlik skorları belirlenmiş ve etkin olmayan ülkeler için potansiyel iyileştirme önerilerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır.Daha sonra doldurulacaktır.

Gönüllü web anketlerinde yanlılığı azaltmak için ağırlıklı düzeltme tekniklerinin karşılaştırılması

Web surveys have become one of the most widely utilized and popular survey methods in recent years. A web survey is performed over the World Wide Web by inviting individuals to complete the questionnaire by themselves. Internet usage has increased among inhabitants of developed countries as well as developing countries. Since the advent of the smartphone, web surveys have become even more viable and reasonable data collection method. Although, in the last years, internet-based data had been collected only for marketing researches. Data collection on the internet is faster than other methods such as paper-and-pencil, computer-assisted telephone interviews and personal interviews, because it is simple, cheap and provides quick access to the desired large group of respondents. However, in web surveys, bias may arise mainly due to limited coverage and self-selection. This study appraises characteristics of web surveys, their importance and trend, as well as problems to identify their bias. Some weighting adjustment techniques for reducing the bias are illustrated, and non-probability estimates from volunteer panel web surveys are compared to random sample estimates. Post-stratification weighting, generalized regression modeling, raking ratio estimation and propensity score adjustment techniques are used for reducing these biases. In the application of this study, population estimates are compared to those from a volunteer panel web survey. The data are from the survey "Using Social Networking Sites in the Education of Students of Open Education System, Anadolu University". A random sample based on simulation is created by a stratified probability sampling design, and estimates based on this sample are compared with estimates from a non-probability-based volunteer panel web sample. It is shown that the weighting adjustment has reduced the bias substantially and the random sample estimates provide better results than those from the volunteer panel web survey. However, when it is necessary to use volunteer panel web surveys, it is recommended to adjust at least one of the weighting adjustment techniques described in this study. Keywords: Web surveys; Volunteer panel web surveys; Probability and non-probability sampling design; Random sample; Bias; Weighting adjustment techniques.

Longitudinal veri analizinde eksik gözlem, aykırı değer ve modelleme üzerine çalışma

Longitudinal data consists in gathering several observations of the same subjects intermittently over time. Attrition, outliers and complexity of modeling are common issues in longitudinal data. Therefore, this dissertation outlines those issues and proposes different approaches to overcome them by following three main pillars. First pillar emphasises the prominence of missingness mechanisms and suggests a novel algorithm to treat missing data via Multilayer Perceptron (MLP) with comparison to the ad hoc methods and Expectation Maximum (EM) algorithm. Second pillar consists in presenting outliers as a friendly subject in statistical data not a misleading dilemma, via proposing two novel algorithms using wavelet decomposition within subjects and across subjects along with applying the winsorisation approach within subjects. Last pillar concentrates on modeling via constructing a semiparametric model that combines parametric and nonparametric features. For the nonparametric part of the model, smoothing approaches are required. This research proposes wavelet analysis to smooth data. To examine the efficiency of the proposed algorithms, a real longitudinal dataset and a generated one, are utilized. The results revealed that wavelet decomposition has an impressive capacity as a smoothing approach and as a microscope figuring out the outliers and handling them without losing the originality of the data features. Also, the novel algorithm related to missing data imputation via the output predictions of MLP showed valuable results better than the ad hoc imputation methods and with very slight difference from the EM algorithm. Keywords: Longitudinal data, Semiparametric model, Missing data, Missingness mechanisms, Outliers, Wavelet analysis, Neural network

Biyolojik ağların inferansında grafik modeller

In recent years, particularly, on the studies about the complex system's diseases, better understanding the biological systems and observing how the system's behaviors, which are affected by the treatment or similar conditions, accelerate with the help of the explanation of these systems via the mathematical modeling. Gaussian Graphical Models (GGM) is a model that describes the relationship between the system's elements via the regression and represents the states of the system via the multivariate Gaussian (normal) distribution. This distribution also explains the structure of biological systems by means of its "conditional independence" feature. Therefore, in the inverse of the covariance matrix of the multivariate normal distribution, the "zero" value implies no functional interaction, and the "non-zero" value stands for the interaction between the proteins in the estimate of the system's structure. In this study, as the novelty, we use the Copula Gaussian Graphical Models (CGGM) in modeling the steady-state activation of the biological networks and make the inference of the model parameters under the Bayesian setting. We suggest the reversible jump Markov chain Monte Carlo (RJMCMC) algorithm to estimate the plausible interactions (conditional dependence) between the systems' elements which are proteins or genes. Several data sets are used to illustrate the out-performance of the proposed RJMCMC in comparison with most of its alternatives. Also, we used some semi- Bayesian RJMCMC method to estimate the autoregressive coefficient matrix where GGM repeated through time. We improved the model by full-Bayesian approach and followingly, by a tuning parameter to increase the accuracy of the estimated matrices. Some simulated data sets are used to show the accuracy of the different proposed methods. Finally, we suggested a method to discover the relationships between variables through copula which is more flexible and it is more appropriate for the nonsymmetric or tail dependent cases. We applied the suggested ways in four real data set and we saw that copula can discover the joint density structure in addition to the available relationships in terms of the shape of the joint distribution to see whether it is symmetric or non-symmetric or even tail dependent or not.

Uyarlanabilir küme örneklemesinde oransal tahminler

Bu çalışmada Uyarlanabilir Küme Örneklemesinde kitle ortalamasının tahminini elde etmek amacıyla literatürde yer alan Horvitz-Thompson ve Hansen-Hurwitz basit ve oransal tahmin edicileri incelenmiştir. Bu tahmin ediciler yeterli istatistiğe sahip değildir. Minimum yeterli istatistiğe sahip tahmin ediciler elde etmek amacıyla Rao-Blackwell yöntemiyle geliştirilen uyarlanmış Horvitz-Thompson ve Hansen-Hurwitz tahmin edicilerinin basit ve oransal tahmin edicileri incelenmiştir. Sayısal örnekle tahmin edicilerin ortalama ve varyans tahminleri hesaplanmıştır. Çalışmanın sonucunda, Rao-Blackwell yöntemiyle geliştirilen oransal tahmin edicilerin varyans tahminlerinin daha küçük olduğu sayısal olarak gösterilmiştir.

Deneysel dağılım fonksiyonuna dayalı yeni uyum iyiliği testleri

Dağılım varsayımları, istatistiksel yöntemlerin merkezinde yer almaktadır. Örneklem dağılımı ile deneysel dağılım arasında fark olup olmadığını incelemek için uyum iyiliği test istatistikleri kullanılır. Literatürde çok sayıda uyum iyiliği test istatistiği bulunmasına karşın, bu istatistiklerin güç değerleri her çalışmada farklı bulunmaktadır. Bu çalışmanın amacı, Cressie-Read güç ıraksama ailesi istatistiğini kullanarak deneysel dağılım fonksiyonuna dayalı güç değerleri daha yüksek yeni test istatistikleri elde etmektir. Bu çalışmada, deneysel dağılım fonksiyonuna dayalı uyum iyiliği test istatistikleri ile önerilen uyum iyiliği test istatistikleri I. tür hata ve güç değerleri yönünden Monte Carlo benzetim tekniği yardımıyla karşılaştırılmıştır. Önerilen test istatistiklerinin güç değerlerinin yüksek olduğu görülmüştür.

Hanehalkı işgücü araştırma verileri ile veri madenciliği yöntemlerinin uygulanması ve modellerin karşılaştırılması

Günümüz koşullarında büyüyen ve genişleyen veri hacmiyle birlikte verilerin değerlendirilmesi, analiz edilmesi ve ileriye yönelik tahminlerin yapılması gibi ihtiyaçların artması veri madenciliği yöntemlerine olan yönelimi artırmıştır. Bu çalışma kapsamında veri madenciliğinin tahmin edici yöntemlerinden sınıflama ve regresyon yöntemleri ele alınmış olup C5.0 karar ağacı, CHAID karar ağacı, Lojistik Regresyon ile Bayes Ağları yöntemleri incelenmiş ve gerçek bir veri seti üzerinde uygulanarak modelleme başarıları karşılaştırılmıştır. Çalışmada TÜİK tarafından derlenen ve uygulanan Hanehalkı İşgücü Araştırması (HİA)' nın 2014, 2015 ve 2016 yıllarına ait verileri ele alınmıştır. Ayrıca bu çalışma kapsamında Türkiye'de işgücü durumunun belirlenmesi, hem istihdam kapsamında hem de istihdam dışında olan birey profiline ilişkin sınıflamaların yapılması ile işgücü durumu bilinmeyen bir bireyin model sonucunda işgücü durumunun doğru tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çalışma sonuçları değerlendirildiğinde, çeşitli ölçütlerle yapılan kıyaslamalarda model başarıları birbirine oldukça yakın olarak edilmiş olmasına karşın C5.0 karar ağacı yöntemi sonucunda elde edilen modelin en başarılı sınıflama tahminine sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Kedi sürüsü optimizasyonuna dayalı yeni bir bulanık zaman serisi yaklaşımı

Model varsayımı ve gözlem sayısı gibi teorik kısıtları içermemesi sebebiyle belirsizlik içeren verilerin analiz edilmesinde klasik zaman serileri yerine tercih edilen bulanık zaman serilerinin önemi giderek artmaktadır. Bulanık zaman serilerinde öngörü elde edilmesinde, bulanıklaştırma, bulanık ilişkileri belirleme ve berraklaştırma biçiminde temel olarak üç aşama kullanılmaktadır. Literatürde her üç aşamanın da geliştirilmesi üzerine birçok çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmaların büyük bir bölümü parçacık sürü optimizasyonu, genetik algoritma gibi sezgisel optimizasyon yöntemlerine dayanmaktadır. Bu çalışmada ise bulanık zaman serileri üzerine yapılmış olan literatürdeki diğer çalışmalardan farklı olarak küme merkezlerinin belirlenmesinde kedi sürüsü optimizasyonuna, bulanık ilişkilerin belirlenmesinde ise destek vektör makinelerine dayalı yeni bir yöntem önerilmiştir. Kedi sürüsü optimizasyonuna dayalı önerilen bu yeni yöntemin etkinliği, ilk olarak literatürde sıklıkla kullanılan veriler üzerinden değerlendirilmiştir. Daha sonra ise küme merkezlerinin belirlenmesi aşamasında kedi sürüsü optimizasyonu yerine sırasıyla parçacık sürü optimizasyonu, genetik algoritma, yapay arı koloni algoritması ve karınca koloni algoritması kullanılmış ve söz konusu yöntemler yeni bir veri seti üzerinde uygulanarak, önerilen yaklaşım ile etkinlikleri karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonucunda, kedi sürü optimizasyonunun bulanık zaman serilerinde ele alınan başta sezgisel yöntemler olmak üzere birçok çalışmaya göre oldukça etkin olabileceği sonucuna varılmıştır.

Gerçek bir veri ile örnekleme yöntemlerinin karşılaştırılması

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