Tahmin
Bu konu başlığı altında 115 tez
Forecasting economic and financial variables with factor models: the case of Turkey
In this thesis, industrial production growth, core inflation and change in the stock market index are forecast using a large number of domestic and international indicators. Two methods are employed to deal with the curse of dimensionality problem stemming from the availability of ever growing data sets: factor models and forecast combination. Determining the best performing models requires a comprehensive analysis of the sensitivity of the forecast performance of factor models to various modelling choice. In this respect, effects of factor extraction method, number of factors, data aggregation level and forecast equation type on the forecasting performance are analyzed. Effect of using certain data blocks such as European Union variables and interest rates on the forecasting performance is evaluated as well. Out-of-sample forecasting exercise is conducted for two consecutive periods to assess the stability of the forecasting performance. Results show that best performing specifications change with the type of the variable that one wants to forecast, with forecast horizon and with the sample that is used to evaluate the out-of-sample forecasting performance. Factor models perform better than combination of the bi-variate forecasts. Comparing models with alternative specifications shows that effect of modelling choices are not mutually independent. Hence, it is concluded that there is no "one size fits all approach" in forecasting with factor models. Thus, using a dynamic approach to continuously evaluate models from different dimensions is important in the forecasting process. Key Words: Forecasting, Factor models, Principal components.
Fen ve teknoloji dersinde tahmin et-gözle-açıkla yöntemi ile desteklenmiş yansıtıcı düşünmeye dayalı etkinlik uygulamalarının değerlendirilmesi
Bu ara?tırmada, Tahmin Et-Gözle-Açıkla Yöntemi ?le Desteklenmi? Yansıtıcı Dü?ünmeye Dayalı Uygulamaların Milli Eğitim Bakanlığı tarafından önerilen etkinliklere göre 7. sınıf Fen ve Teknoloji dersinin ?Maddenin Yapısı ve Özellikleri ? ünitesinde çe?itli öğrenme ürünlerine etkisi incelenmi?tir. Ara?tırmada kontrol gruplu öntest-sontest deseni kullanılmı?tır. Ara?tırmanın çalı?ma grubunu, 2010-2011 eğitim-öğretim yılında Diyarbakır ili Bağlar ilçesinde bulunan Beyaz Tebe?ir ?lköğretim Okulu 7/A ve 7/B sınıflarına devam eden öğrenciler olu?turmaktadır. Yansız atama ile 7/A sınıfı Deney, 7/B sınıfı ise Kontrol grubu olarak atanmı?tır. Ara?tırma sekiz hafta sürmü?, deney grubunda Tahmin Et-Gözle-Açıkla Yöntemi ?le Desteklenmi? Yansıtıcı Dü?ünmeye Dayalı Uygulamaların (TGA formu, öğrenme yazıları, anla?malı öğrenme, amaçlı grup tartı?maları, kendine soru sorma, kendini değerlendirme), kontrol grubunda ise Milli Eğitim Bakanlığı tarafından önerilen etkinlikler uygulanmı?tır. Dersler her iki grupta da uygulama öğretmeni tarafından yürütülmü?tür. Ara?tırmada veri toplama aracı olarak; Ba?arı Testi, Madde ve Deği?im Öğrenme Alanına Yönelik Tutum Ölçeği, Bilimsel Süreç Becerileri Testi ve Akademik Risk Alma Ölçeği kullanılmı?tır. Ba?arı testi ve Madde ve Deği?im Öğrenme Alanına Yönelik Tutum Ölçeği ara?tırmacı tarafından geli?tirilmi?tir. Bilimsel süreç becerileri testi Enger & Yager (1998) tarafından geli?tirilmi? ve Koray, Köksal, Özdemir ve Presley (2007) tarafından Türkçeye uyarlanmı?tır. Akademik risk alma ölçeği ise viClifford (1991) tarafından geli?tirilmi? ve Korkmaz (2002) tarafından Türkçeye uyarlanmı?tır. Ara?tırmadan elde edilen verilerin analizinde ili?kili örneklem t- testi,ili?kisiz örneklem t-testi ve kovaryans analizi (ANCOVA) kullanılmı?tır. Yapılan istatistiksel analizlerde anlamlı farkın bulunduğu durumlarda ortaya çıkan farkın büyüklüğü etki değeri ile incelenmi?tir. Ara?tırma sonucunda, 7. sınıf Fen ve Teknoloji dersinin ?Maddenin Yapısı ve Özellikleri ? ünitesinde Tahmin Et?Gözle?Açıkla (TGA) Yöntemi ?le Desteklenmi? Yansıtıcı Dü?ünmeye Dayalı Etkinliklerin uygulandığı deney grubu ile Milli Eğitim Bakanlığı tarafından önerilen etkinliklerin uygulandığı kontrol grubukar?ıla?tırıldığında; a) ba?arı puanları arasında deney grubu lehine anlamlı fark vardırb) kalıcılık puanları arasında deney grubu lehine anlamlı fark vardır c) Madde ve Deği?im öğrenme alanına yönelik tutumları arasında deney grubu lehine anlamlı fark vardır.c) bilimsel süreç becerileri arasında deney grubu lehine anlamlı fark vardırd) akademik risk alma davranı?ları arasında deney grubu lehine anlamlı fark vardır ?eklindeki tüm denenceler kabul edilmi?tir. Elde edilen bulgular ilgili literatür ı?ığında tartı?ılmı?tır. Anahtar Sözcükler: TGA Yöntemi, Yansıtıcı Dü?ünme, Fen Öğretimi, Etkinlik Değerlendirme.
Altman Z skoru ile finansal başarısızlık tahmini ve COVID 19 pandemisinin finansal başarısızlık üzerindeki etkileri: BIST 100 imalat sektöründe bir uygulama
Bu çalışmada finansal başarısızlık kavramı detaylı olarak incelenerek, finansal başarısızlığın nedenleri, maliyeti ve tahmin yöntemleri teorik bir çerçevede ele alınmıştır. Finansal başarısızlık tahmin yöntemleri tek değişkenli ve çok değişkenli yöntemler olmak üzere 2 grupta karşılaştırmalı olarak verilmiştir. Çalışmanın yoğunlaştığı nokta ise finansal başarısızlık tahmin yöntemlerinden olan Altman Z skor yöntemi olmuştur. Altman Z modeli, çalışma mekanizması, parametreleri ve katsayıları açısından detaylı olarak ele alınmıştır. Çalışmanın uygulama aşamasında ise BİST 100 endeksinde yer alan imalat işletmelerinin Kamuyu Aydınlatma Platformu'na paylaşmış olduğu bilanço ve gelir tablosu verilerinden hareketle 2019, 2020 ve 2021 yılları için Altman Z skorları her bir işletme için hesaplanarak işletme ve alt sektörler bazında verilmiştir. Çalışmanın bir diğer odak noktası ise COVID 19 pandemisinin işletmelerin finansal başarısızlıkları üzerindeki etkilerini ölçmek olmuştur. Örneklem seçilen işletmeler için hesaplanan Altman Z skorlarına göre pandeminin etkisi taş ve toprağa dayalı sanayi, tekstil giyim eşyası deri ve metal eşya elektrikli cihaz ve ulaşım alt sektörlerinde hissedilir boyuttayken kimya-ilaç-petrol ve gıda-içecek-tütün alt sektörlerinde büyük bir etkiye ulaşılamamıştır.
Makine öğrenmesi algoritmaları ile kredi temerrüt riskini tahmin etme
Bankalar ve çeşitli finans kuruluşları tarafından karşılanan kredilerin, müşteri tarafından geri ödenememesi hem kredi veren kuruluşun sermaye kaybını hem de genel ekonomide oluşabilecek çeşitli risk faktörlerini beraberinde getirmektedir. Bu süreçte, oldukça kritik öneme sahip olan kredi riskinin doğru yönetilebilmesi ve uluslararası finans istikrarının sağlanması için Basel Komitesi ve BDDK (Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu) gibi finans denetimi kuruluşları, kredi veren kurumların kredi verme karar aşamasında çeşitli regülasyon politikaları belirlemektedir. Ayrıca, kredi veren kurumlar analitik risk birimleri aracılığıyla kredi değerlendirme modelleri geliştirerek, müşterilere ait kredi risk skorunu hesaplamaktadır. Bu araştırmada, makine öğrenmesi yöntemiyle kredi skorlama sistemlerinde kullanılabilecek en başarılı tahmini gerçekleştiren algoritmanın belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda, Gradyan Artırma, Yapay Sinir Ağları, Lojistik Regresyon, Rassal Orman, Karar Ağacı, Destek Vektör Makineleri, K-En Yakın Komşu ve WOE dönüşümleriyle Lojistik Regresyon algoritmaları için modeller kurulmuş ve temerrüde düşen ve temerrüde düşmeyen müşteriler için en iyi sınıflandırma performansı gösteren Gradyan Artırma algoritması olmuştur. Analitik veri kalitesi ve model geliştirme süreçlerinde SAS Enterprise Guide ve SAS Enterprise Miner yazılım programları kullanılmıştır. Anahtar Sözcükler: Kredi Riski, Makine Öğrenmesi, Gradyan Artırma, Yapay Sinir Ağları, Lojistik Regresyon, Rassal Orman, Karar Ağacı, Destek Vektör Makineleri, K-En Yakın Komşu
Anadolu karaçamı [Pinus nigra J.F. Arnold subsp. pallasiana (Lamb.) Holmboe] meşcereleri (Bursa-Kestel) için çap-boy ilişkilerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
Bu çalışmada, ülkemizin Marmara bölgesinde yer alan Kestel ormanları Anadolu Karaçam'ının çap-boy ilişkilerinin modellenmesinde Yapay Sinir Ağ modellerinin kullanım olanaklarının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, 110 örnek alanda ölçülmüş ağaçları boylarını tahmin etmek üzere 5 farklı aktivasyon fonksiyonu ve 100 farklı nöron sayısı alternatifi olmak üzere toplam 500 farklı Yapay Sinir Ağ modeli için veri eğitimi gerçekleştirilmiş ve tahminler elde edilmiştir. Bu Yapay Sinir Ağ modellerinin karşılaştırılmasında; r, Ortalama Mutlak Hata (OMH), max. Ortalama Mutlak Hata (max. OMH), Hata Kareler Ortalamansın Karekökü (HKOK), Yüzde Hata Kareler Ortalamasının Karekökü (HKOK%), Bias, Bias%, R2, AIC ve BIC gibi çeşitli başarı ölçütleri kullanılmış, lojistik sigmoid (log-sig)'in giriş katmanı ile ara katmanı bağlantı noktasında ve hiperbolik tanjant sigmoid (tan-sig)'in de ara katman ile çıkış katmanı bağlantı noktasında olduğu Aktivasyon fonksiyonu seçeneğine (A2) ve 75 nörona sahip Yapay Sinir Ağ modelinin ağaçların boy değerlerini tahmin etmede en başarılı model olduğu belirlenmiştir. Bu en başarılı Yapay Sinir Ağ modeli için r; 0.9317, OMH; 0.9183, max. OMH; 5.1449, HKOK; 1.2660, HKOK%; 10.4356, Bias; -0.0229, Bias%; -0.1886, R2; 0.8732, AIC; 197.3114 ve BIC; 211.4062 olarak hesaplanmıştır. Bu en başarılı YSA modeli ile elde edilen tahminlerde, Schnutte (1981)'un Doğrusal Olmayan Regresyon modeline göre r, OMH, max. OMH, HKOK, HKOK%, Bias, Bias%, R2, AIC ve BIC değerlerinde sırasıyla, -%4.518, %12.296, %35.689, %22.929, %22.929, %51.703, %49.978, -%11.016 oranlarında iyileşmeler elde edilmiştir. Tüm bu ölçütler değerlendirildiğinde, YSA modellerinin ağaçların boy tahminlerinde başarıyla kullanılabileceği sonucuna varılabilir.
İlköğretim beşinci sınıf matematik dersi öğretim programında yer alan tahmin becerisi ve bu becerinin kazandırılması sırasında karşılaşılan durumların öğretmen görüşleri doğrultusunda değerlendirilmesi
Bu araştırmada matematik dersi öğretim programında yer alan tahmin becerisinin, ilköğretim beşinci sınıf öğretmenlerinin görüşleri doğrultusunda değerlendirilmesi ve bu görüşler doğrultusunda tahmin becerisinin kazanımına ilişkin öneriler geliştirmek amaçlanmıştır.Tarama modelinde betimsel bir çalışma olan bu araştırmada, verileri toplamak amacıyla nitel ve nicel veri toplama teknikleri birlikte kullanılmıştır. Araştırmanın nicel veri örneklemini 2009?2010 eğitim öğretim yılında Diyarbakır ilindeki ilköğretim okullarından oransız küme örnekleme yöntemi ile seçilen 52 ilköğretim okulunda görev yapan tüm beşinci sınıf öğretmenleri (220) oluşturmaktadır. Araştırmanın nitel çalışma grubu için amaçlı örnekleme yöntemlerinden biri olan kolay ulaşılabilirlik durum örneklemesi izlenmiş ve anket uygulanan 52 ilköğretim okulundan seçilen dokuz ilköğretim okulunda görev yapan gönüllü on iki öğretmen ile görüşme gerçekleştirilmiştir.Araştırmanın nicel verilerini toplamak amacıyla araştırmacı tarafından geliştirilen anket formu üç bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde kişisel bilgilere yönelik beş soru, ikinci bölümde Matematik Dersi Öğretim Programı'nda yer alan tahmin becerisinin kazanımına yönelik olarak kazanımlar, etkinlikler, yöntem ve teknikler, araç-gereçler, ölçe ve değerlendirmeye ilişkin 22 soru bulunmaktadır. Üçüncü bölümde ise tahmin becerisinin kazanımına yönelik öğretmenlerin genel görüşlerini saptamaya yönelik ifadeler içeren 13 soru bulunmaktadır.Araştırmacı tarafından geliştirilen yarı yapılandırılmış görüşme formu ise, sekiz sorudan oluşmaktadır. Görüşme formu tahmin becerisinin kazanımlarına, öğrencilerin bu becerileri kazanabilmelerine yönelik yapılan çalışmalara, tahmin becerisinin öğrencilerde, matematik dersinde ve sınıf ortamında yaptığı değişikliklere ilişkin sorulardan oluşturmaktadır.Uygulamaya katılan öğretmenlerin, araştırma konusu olan tahmin becerisi ile ilgili görüşlerine ilişkin nicel veriler üzerinde frekans (f), yüzde (%) ve aritmetik ortalama (X ) değerleri hesaplanırken, görüşme yoluyla elde edilen nitel veriler ise betimsel analiz yöntemi ile analiz edilmiştir.Araştırma sonuçlarına göre, tahmin becerisini kazandırmaya yönelik etkinlikler sırasında öğrenciler kendi fikirlerini savunabilmeyi ve fikirlerindeki yanlış noktaları kabul etmeyi, bununla beraber değişik fikirlere saygı duymayı öğrenmektedirler. Öğretmenler ayrıca öğrencilerin matematik dersine karşı sergiledikleri olumsuz tutumdan sıyrıldıklarını, öğrencilerin farklı bakış açıları geliştirdiklerini, etkinlikler sırasında demokratik bir sınıf ortamının oluştuğunu, tahmin becerisine yönelik etkinliklerin öğrencinin kendine olan güvenini arttırdığını ve iletişim becerilerini geliştirdiğini ifade etmişlerdir. Öğretmenler tahmin becerisine yönelik uygulanan etkinliklerde, zaman eksikliği, araç-gereç yetersizliği, öğrenciler arasında bulunan sosyo-ekonomik farklılıklardan ve araç-gereçlerin temini konusunda sıkıntı yaşadıkları konularında hemfikir olmuşlardır.Anahtar Kavramlar: Matematikte tahmin, Tahmin becerisi, Tahmin stratejileri
Türkiye'nin ithalat fonksiyonunun ekonometrik tahmini
Bu çalışmanın amacı, Gümrük Birliği sonrası, Türkiye'nin ithalat fonksiyonunun eş bütünleşme analizi ile tahmin edilmesidir. İthalat fonksiyonunun belirleyicileri olarak gelir ve göreli fiyatlar alınmıştır. İthalat fonksiyonu 1996:1-2010:12 dönemi için genel, fasıllara göre ve ürün bazında incelenmiştir. Yapılan ARDL ve Johansen Maksimum Olabilirlik tahminleri sonucunda uzun dönemli ilişki elde edilmiştir. İthalat talebinin gelir ve fiyat esneklikleri yüksek bulunmuştur. Bu da ithalatın GSYİH içinde payının yüksek olduğu ve fiyat değişimlerine duyarlı olduğu anlamına gelmektedir.
Altıncı, yedinci ve sekizinci sınıf matematik dersi öğretim programında yer alan tahmin becerisine ilişkin öğretmen görüşleri
Bu araştırmada matematik dersi öğretim programında yer alan tahmin becerisinin, ilköğretim altıncı, yedinci ve sekizinci sınıf matematik öğretmenlerinin görüşleri doğrultusunda değerlendirilmesi ve bu görüşler doğrultusunda tahmin becerisinin kazanımına ilişkin öneriler geliştirmek amaçlanmıştır. Tarama modelinde betimsel bir çalışma olan bu araştırmada, verileri toplamak amacıyla nitel ve nicel veri toplama teknikleri birlikte kullanılmıştır. Araştırmanın nicel örneklemini 2012-2013 öğretim yılında Adana il merkezinde görev yapan ve 6. 7. ve 8. Sınıfları okutan küme örnekleme yöntemiyle belirlenen matematik öğretmenlerinden oluşmaktadır. Araştırmanın nitel çalışma örneklemi kolay ulaşılabilir durum örneklemesine göre seçilen toplam 5 orta okulunda, gönüllülük esasına dayalı olarak araştırmaya katılan 10 öğretmen ile oluşturmuştur. Ayrıca görüşmelerden elde edilen bilgileri desteklemek ve tamamlamak amacıyla gözlem yapılmıştır. Gözlemlerde uygun okul ve sınıf belirlenerek, kolay ulaşılabilirlik ilkesine göre seçilen, gönüllülük esasına dayanan her sınıf düzeyinden 1 'er öğretmen ile gerçekleşmiştir. Her öğretmen 4 'er saat olmak üzere toplam 12 saat gözlemlenmiştir. Araştırmada veri toplama aracı olarak Aslan (2011) tarafından geliştirilmiş anket, yarı yapılandırılmış görüşme formu düzenlenerek kullanılmıştır. Araştırmada bir diğer nitel veri toplama aracı olan yapılandırılmamış gözlem formudur. Araştırma sonuçlarına göre, tahmin becerisini kazandırmaya yönelik etkinlikler sırasında öğrenciler kendi fikirlerini savunabilmeyi, fikirlerindeki yanlış noktaları kabul etmeyi, bununla beraber değişik fikirlere saygı duymayı öğrenmektedirler Tahmin becerisine yönelik etkinliklerle öğrencilerin derse ilgileri, kendilerine güvenleri artmakta ve iletişim becerileri gelişmektedir. Öğretmenler, zaman yetmezliği, sosyo ekonomik farklılıklar, öğrenciler arasındaki bireysel farklılıklar ve kalabalık sınıflar nedeniyle etkinlikleri uygulamada güçlük yaşamaktadırlar. Öğretmenler tahmin becerisini kazandırmaya yönelik uyguladıkları etkinliklerde sırasıyla soru-cevap, gösterip yaptırma ve tartışma yöntemlerini kullanmaktadır. Öğretmenlerin çoğu tahmin becerisini kazandırmaya yönelik etkinliklerde ders kitabından ve kaynak kitaplardan mutlaka yararlanmaktadır. Öğretmenler özellikle araç-gereçlerin temini konusunda sıkıntı yaşandığını belirtmişlerdir. Öğretmenler, öğrencilerin etkinlikler sırasında gösterdiği performansa, yapılan tahminlere yönelik soru-cevap çalışmalarına ve kendi gözlemlerine dayanarak ölçme-değerlendirme yapmaktadır. Gözlem bulguları da görüşme bulgularını destekler niteliktedir. Anahtar Kelimeler: Tahmin becerisi, tahmin stratejileri,matematikte tahmin
Alt ve üst dudak yumuşak doku kalınlıklarının yaşa ve cinsiyete bağlı değişiklikleri
Alt ve Üst Dudak Yumuşak Doku Kalınlıklarının Yaşa Ve Cinsiyete Bağlı Değişiklikleri Bu çalışma, alt ve üst dudak yumuşak doku kalınlıklarının yaşa ve cinsiyete bağlı olarak değişikliklerini belirlemek amacıyla yapılmıştır. Bu amaçla, 2011-2013 tarihleri arasında Çukurova Üniversitesi ve Başkent Üniversitesi (Adana) Diş Hekimliği Fakülteleri Ortodonti Polikliniğine farklı sebeplerle başvuran yaşları 16-74 yıl arasında değişen 220 sağlıklı (87 kadın ve 133 erkek) bireyin lateral sefalometrik görüntüleri değerlendirilmiştir. Sefalometrik görüntüler, daha önce ortodontik tedavi görmemiş, normal büyüme ve gelişme gösteren, yüz bölgesine yönelik cerrahi bir girişim geçirmemiş kişilere aittir. Tüm bireyler, farklı üç gruba ayrılmıştır (Grup I; yaşları 16-19 yıl, Grup II; 20-25 yıl ve Grup III; 26-74 yıl). Bireylerin sefalometrik görüntüleri üzerinde farklı 6 referans noktası belirlenerek, üst (Pr-Ls) ve alt (Id-Li) dudak kalınlık ölçümleri yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar alt dudak kalınlık (Id-Li) değerinin ve üst ve alt dudak birleşim noktasının (U1-St) kesici dişlere olan uzaklığının, Grup II ve Grup III'deki bireylerde cinsiyete bağlı olarak değiştiği, ancak Grup I'deki bireylerde bu ilişkinin olmadığı bulunmuştur. Erkek bireylerde dudak kalınlık değerlerinin kadın bireylerden daha fazla olduğu belirlenmiştir. Kadınlar ile erkekler arasında kestirim (cutoff) değeri belirleyebilmek amacı ile yapılan ROC Analizi ile her 3 parametre için de tanı değeri oldukça iyi olarak değerlendirilebilecek cutoff değerleri saptanmıştır; Pr-Ls için 25,8 mm (sen:%71, spe:%77), Id-Li için 28,0 mm (sen:%81, spe:%74), U1-St için 12,3 mm (sen:%77, spe:%70). Sonuç olarak, alt ve üst dudak yumuşak doku kalınlıklarının yaşa ve cinsiyete bağlı değişikliklerin bilinmesinin; adli antropologlara yeniden yüzlendirme tekniğinin uygulanmasında, plastik ve rekonstriktif cerrahlara ve ortodontistlere ise tedavi planlarını belirlemede ve tedavi sonrasındaki uyumun değerlendirilmesinde yardımcı olacağı düşünülmektedir. Anahtar Sözcükler: Doku kalınlığı, Sefalometri, Üst dudak, Alt dudak, Kestirim (cutoff) değeri
Merkezi bütçe vergi gelirlerinin Markov modeli ile tahmin edilmesi
Bu tez çalışması örnek verinin davranışını analiz eder ve bir adımlı stokastik Markov zinciri modeli ile vergi gelirleri kalemlerinin gerçekleşme oranlarını tahmin eder. Bu amaçla Gelir İdaresi Başkanlığı 2000-2014 brüt yıllık verileri kullanılarak vergi gelirlerinin gerçekleşme olasılığı hesaplanmıştır. Her verginin gerçekleşme oranları için dört Markov modeli oluşturulmuştur. Her model için belirlenen sınıflar arası geçiş olasılıkları matrisleri oluşturularak 2016 yılı gerçekleşme olasılıkları tahmin edilmiştir. Gelirler başlangıç matrisi ve geçiş olasılıkları matrisinin çarpımı ile tahminlenmiştir. Tahminlerin limit matrisleri bulunmuştur. En iyi Markov modeli hata karelerinin ortalamasının hesaplanmasıyla bulunmuştur. Modellerin geçerliliği istatistiksel olarak test edilmiş ve sonuçlar karşılaştırılarak yorumlanmıştır.
Bilgisayar saldırıları için tahmin, tespit ve karşı koyma yöntemleri
daha sonra doldurulacaktır
Transcendental logaritmik (Translog) modelin etkin tahmini: Tahmin edicilerin Monte Carlo ile karşılaştırılması
Transcendental logaritmik (Translog) modelde, modele eklenen her değişkenin karesi ve diğer değişkenler ile çapraz çarpımları da modelde yer aldığından çoklu iç ilişki problemi ile karşılaşılmaktadır. Çoklu iç ilişki problemi olduğunda klasik tahmin teknikleri kullanılamayacağından yanlı tahmin edicilere başvurulur. Bu çalışmada ele alınan Translog modelin tahmininde kullanılan ridge, kısıtlı ridge, genelleştirilmiş maksimum entropi, kısıtlı genelleştirilmiş maksimum entropi, en küçük kareler ve kısıtlı en küçük kareler tahmin edicileri hata kareleri ortalamalarına göre karşılaştırılmışlardır. Uygulamada hata kareleri ortalamalarının elde edilmesinde Monte Carlo simülasyonundan faydalanılmıştır. Sonuçta, en etkin tahmin edicinin kısıtlı genelleştirilmiş maksimum entropi olduğuna karar verilmiştir.
Tüketici tercihlerinin yapay sinir ağları yöntemiyle tahmini: Perakende sektöründe bir uygulama
Hızla değişen dünya ekonomisi, küresel işbirliklerinin artması, teknolojinin gelişmesiyle birlikte tüketicilerin bilgiye kolay ulaşabilmesi ve tüketicilerin isteklerinin sürekli değişmesi nedeniyle perakende sektöründe ve pazarlama alanında veri madenciliğinin önemi giderek artmaktadır. Tüketicilerin isteklerini hızlı bir şekilde anlayarak onların beklentilerini karşılayabilecek ürün veya hizmetlerin üretilebilmesi için; perakende mağazada yapılan alışveriş kayıtları, sosyal medya ortamında yapılan paylaşımlar, online alışveriş kayıtları, blog yazıları, online şikayet kanalları gibi bir çok kanaldan elde edilen veriler işlenerek değerli bilgiler elde edilmekte ve bu bilgiler üretim aşamasında dikkate alınmaktadır. Ayrıca mağaza yöneticileri karar alma süreçlerinde de bu bilgilerden faydalanmaktadırlar. Bu çalışmanın amacı, perakende mağazası müşterilerinin geçmiş ürün veya hizmet satın alma davranışlarının incelenerek bir davranış modelinin ortaya çıkarılması ve bu model yardımıyla müşterilerin gelecekte satın alabileceği ürün veya hizmetlerin tahmin edilmesidir. Tahminleme modelinin oluşturulmasıyla beraber benzer davranış sergileyen tüketiciler, kümeleme analizi ile gruplandırılmıştır. Hazırlanan çalışma beş bölümden oluşmaktadır. İlk dört bölümde kapsamlı bir literatür taraması yapılmış, son bölümde ise alan araştırması yapılmıştır. Literatür kısmında tüketici, tüketici satın alma davranışları, perakendecilik kavramı, perakende sektöründe tüketici davranışları ve veri madenciliği süreci ile ilgili yapılan çalışmalar incelenerek teorik bir alt yapı oluşturulmaya çalışılmıştır. Çalışmanın beşinci bölümünde nicel araştırma tekniklerinden birliktelik kuralları oluşturma, kümeleme ve tahminleme yöntemleri kullanılarak uygulama gerçekleştirilmiştir. Veriler işlenebilir hale getirildikten sonra kümeleme analizi yapılmış ve benzer davranış sergileyen tüketiciler gruplanmıştır. Ayrıca, Apriori Algoritması yardımıyla Pazar Sepeti Analizi yapılmış, satın alınan ürünler arasındaki ilişkiyi belirlemek üzere birliktelik kuralları oluşturulmuştur. Elde edilen birliktelik kuralları yapay sinir ağları yardımıyla bir tahminleme modeline dönüştürülmüş ve son olarak, yapay sinir ağlarının etkinliğini ölçebilmek için Lojistik Regresyon Analizi ile kıyaslama yapılmıştır. Temel analizler (frekans dağılımı, veriyi dönüştürme, transpoze vb.), kümeleme analizi ve lojistik regresyon analizi SPSS 22 ve Visual Basic yardımı ile yapılmıştır. Birliktelik kuralı ve tahminleme modelinin kurulması ise MATLAB programı yardımı ile yapılmıştır. Çalışmada nicel araştırma yöntemi benimsenmiştir. Araştırma evreni Kütahya'da faaliyet gösteren perakende mağazasından alışveriş yapan 18 yaş üstü tüketicilerden oluşmaktadır. Araştırma verileri perakende mağazasının veri tabanında yer alan tüketicilerin 2016, 2017 ve 2019 yıllarına ait alışveriş kayıtlarından elde edilmiştir. Araştırmada toplam 489 müşteriye ait 26.543 adet alışveriş kaydı kullanılmıştır. Alışverişler 45.650 adet satın alınan ürün, 40 adet ürün grubu ve 3.982 farklı ürün kaydından oluşmaktadır. Çalışma sonunda 103 birliktelik kuralı oluşturulmuş, bu birliktelik kurallarından %90'nın üzerinde güven değerine sahip 26 birliktelik kuralı ve dört demografik değişken tahminleme modelinde girdi parametresi olarak kullanılmıştır. Tahmin edilmesi gereken toplam 26 birliktelik kuralı olduğundan çıktı katmanı 26 olarak belirlenmiştir. Tahminleme yapay sinir ağları ve lojistik regresyon yöntemleri kullanılarak yapılmış ve sonuçları kıyaslanmıştır. Yapay sinir ağları azami 15 iterasyon ile ortalama %99,9621'lik bir doğru tahminleme sonucu elde ederken, lojistik regresyon yöntemi azami 20 iterasyon ile ortalama %89,8305'luk bir doğru tahminleme sonucu elde etmiştir. Analiz sonuçlarına göre, yapay sinir ağları yöntemi lojistik regresyon yöntemine göre daha yüksek düzeyde doğru tahminleme sonuçları vermiştir. Kümeleme analizinde toplam 10 küme elde edilmiştir. Ürün grupları sayısı yüksek olduğundan kümeleme kalitesi düşük düzeydedir. Verilerin kümelere dağılımı dengeli ve kümeler arası farklılıklar yüksek düzeyde bir önem derecesine sahiptir. Toplam beş değişkenden (cinsiyet, yaş, alışverişin yapıldığı ay, alışverişin yapıldığı saat, ürün grupları) oluşan kümelerde ürün gruplarının küme içindeki önem derecesi %86 iken, diğer değişkenlerin önem derecesi %100 olarak elde edilmiştir.
Gerçekçi matematik eğitimi yoluyla matematiği gerçek yaşamla ilişkilendirme ve tahmin becerisini geliştirmeye yönelik bir eylem araştırması
Araştırmanın amacı, ortaokul 6.sınıf öğrencilerinin matematik derslerinde eğitsel oyunlarla pekiştirilmiş Gerçekçi Matematik Eğitimi yoluyla matematiği gerçek yaşamla ilişkilendirme ve tahmin becerisinin nasıl geliştirilebileceği, uygulamada karşılaşılacak sorunların neler olabileceği ve nasıl giderilebileceğinin ayrıntılı olarak incelenmesidir. Bu amaç çerçevesinde yapılan bu araştırma, eylem araştırması olarak gerçekleştirilmiştir. Araştırmanın katılımcıları belirlenirken amaçlı örnekleme yöntemlerinden ölçüt örnekleme kullanılmıştır. Ölçüt olarak, katılımcıların orta sosyo-ekonomik bölgede yer alan bir devlet ortaokulunun altıncı sınıfında öğrenim görüyor olmaları ve matematiği gerçek yaşamla ilişkilendirme ve tahmin becerilerinin eksikliğinin mevcut olması göz önünde bulundurulmuştur. Adana ili Seyhan ilçesinde bulunan okulda, 2018-2019 eğitim-öğretim yılı birinci ve ikinci döneminde matematik derslerinde toplam 25 altıncı sınıf öğrencisi ile yürütülen araştırma, on bir hafta sürmüştür. Araştırmanın nitel verileri, uygulama öncesi, uygulama aşaması ve uygulama sonrasında öğrencilerin ve velilerin matematiği gerçek yaşamla ilişkilendirme ve tahmin becerisinin gelişimine yönelik görüşlerini belirlemek için yapılan yarı yapılandırılmış görüşmeler, uygulama sürecine yönelik kamera kayıtları, her derse yönelik yapılandırılmış öğrenci günlüğü, araştırmacı günlüğü ve yansıtıcı değerlendirme formları aracılığıyla toplanmıştır. Araştırmanın nicel verileri ise, araştırmacılar tarafından geliştirilen ve uygulama öncesi ve sonrası iki defa uygulanan Matematiği Gerçek Yaşamla İlişkilendirme Becerisi Tanılayıcı Form, Matematiksel Tahmin Beceri Düzeyi Tespit Formu, çalışma yaprakları, eğitsel oyunlar ve performans görevi aracılığıyla toplanmıştır. Nicel verilerin analizinde, bağımlı örneklemler için t-testi kullanılmış olup, nitel verilerin analizinde ise içerik analizi yaklaşımı kapsamında tümevarımsal ve betimsel analiz yapılmıştır. Araştırma verilerinin geçerlik ve güvenirlik çalışmaları için, uzun süreli etkileşim, uzman görüşüne başvurma, çeşitleme, ayrıntılı betimleme, temsil edilebilirliğin kontrolü ve teknik detaylar göz önünde bulundurulmuştur. Ayrıca nicel verilere yönelik olarak Pearson Korelasyon Katsayısı hesaplanmıştır. Mevcut durumun çözümlenmesi amacıyla yapılan analiz bulgularına göre, katılımcıların uygulama öncesi matematiği gerçek yaşamla ilişkilendirme ve tahmin beceri seviyelerinin düşük olduğu saptanmıştır. Bu nedenle öğrencilerin matematiği gerçek yaşamla ilişkilendirme ve tahmin becerilerini geliştirmeye yönelik eylem araştırması yapılmıştır. Katılımcıların eylem araştırması sürecinde en fazla, zihinden dört işlem yaparken güçlük çekme, algısal tahminde bulunurken güçlük çekme, tahminin kontrolünün sağlanmasında güçlük çekme, dersin bölünmesi, ondalık gösterime yönelik ön bilgi eksikliği ve matematiğin gerçek yaşamdan kopuk bir ders olarak algılanmasına bağlı olarak sıkıntılar yaşadıkları tespit edimiştir. Katılımcıların, Matematiği Gerçek Yaşamla İlişkilendirme Becerisi Tanılayıcı Formundan elde ettikleri öntest ve sontest puanları arasında sontest puanlarının lehine anlamlı bir farklılık olmuştur. Nitel bulgularla da desteklenen bu sonuca göre, katılımcıların matematiği gerçek yaşamla ilişkilendirme becerilerinin, eğitsel oyunlarla pekiştirilen Gerçekçi Matematik Eğitimi'ne dayalı olarak yapılan uygulamalar sonucunda anlamlı bir şekilde arttığı sonucuna ulaşılmıştır. Katılımcıların, Matematiksel Tahmin Becerisi Tespit Formundan elde ettikleri öntest ve sontest puanları arasında sontest puanlarının lehine anlamlı bir farklılık olmuştur. Nitel bulgularla da desteklenen bu sonuca göre, katılımcıların matematiksel tahmin becerilerinin, eğitsel oyunlarla pekiştirilen Gerçekçi Matematik Eğitimi'ne dayalı olarak yapılan uygulamalar sonucunda anlamlı bir şekilde arttığı sonucuna ulaşılmıştır. Bu sonuçlara göre, eğitsel oyunlarla pekiştirilmiş Gerçekçi Matematik Eğitimi'nin matematiği gerçek yaşamla ilişkilendirme ve tahmin becerilerini artırmada etkili olduğu tespit edilmiştir. Sürecin işleyişi ve değerlendirilmesine yönelik elde edilen bulgulara göre ise, eğitsel oyunlarla pekiştirilmiş Gerçekçi Matematik Eğitimi'ne yönelik öğrenci ve velilerin görüşlerinin olumlu olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
"R" programlama dilinde tahmin edici veri madenciliği algoritmalarının modellenmesi ve performanslarının karşılaştırılması
Günümüz ekonomisi dinamik bir yapıdadır. Gelişen bilgi teknolojileriyle birlikte kayıt altında tutulan veri sayısı da artmıştır. Artan veri miktarı, veriler arasındaki sarmal ilişkileri görmeyi zorlaştırmaktadır. Ham veriden bilgi elde edilmesi ve elde edilen bilginin gelecek tahminlerinde kullanılması işletmeler için kritik öneme sahiptir. Veri tahmini kesinlik içermeyen ve karmaşık bir süreçtir. Ancak doğruya en yakın tahmin işletmelerin stratejik karar almasında oldukça önemlidir. Veri tahmini ekonomi alanında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada ekonomik kalkınma için büyük öneme sahip ihracat verileri incelenmiştir. Türkiye İstatistik Kurumu ve Merkez Bankası istatistikleri kullanılarak veri ambarı oluşturulmuştur. İstatistiksel analizlerde sıklıkla tercih edilen R programlama dili kullanılarak algoritmalar geliştirilmiştir. R programlama dilinde yapay sinir ağı, regresyon ve zaman serisi algoritmaları geliştirilmiştir. Çalışmanın birinci aşamasında; R programında yapay sinir ağı algoritması geliştirilmiştir. Bu aşamada farklı ağ topolojileri test edilerek en başarılı yapay sinir ağı belirlenmiştir. Buna göre (5,3) topolojisine sahip ağın en başarılı performansa sahip olduğu görülmüştür. Çalışmanın ikinci aşamasında R programında regresyon algoritması geliştirilmiştir. Çalışmanın son aşamasında R programında zaman serisi algoritması geliştirilmiştir. Naive Bayes ve ARIMA modelleri test edilmiş ve ARIMA(1,0,0)(2,0,0) modelinin daha başarılı olduğu görülmüştür. Yapay sinir ağı (5,3), regresyon ve ARIMA(1,0,0)(2,0,0) algoritmaları veri ambarındaki eğitim verisi üzerinde denenmiştir. Algoritmaların başarıları istatistiksel hata oranları hesaplanarak karşılaştırılmıştır. Buna göre en başarılı tahmin algoritmasının yapay sinir ağı olduğu görülmüştür.
Prediction of long-term streamflow by using adaptive neuro-fuzzy inference system ((ANFIS)
Water resources are one of the most basic needs of living life. In order to sustain human life without any problems, a rational planning is required for the protection and use of existing water resources. At the beginning of the plans to be made, the potential of the water source to be used in the future should be determined. Therefore, river flow estimation is necessary to provide basic information on a wide variety of problems associated with the functioning of river systems. In this study, the daily flow values of Zamanti River-Değirmenocağı, Zamanti River-Ergenuşağı and Eğlence River-Eğribük stations in the Seyhan Basin in Turkey were investigated. has been made. Artificial intelligence methods have been used instead of traditional methods for some time due to their success in modelling complex nonlinear problems. Within the scope of the thesis, the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) model was trained using Simulated Annealing (SA), Back Propagation (BP) and Hybrid Learning (HB) algorithms in order to make forward flow rate estimation from past flow measurement values and the results obtained from all models were compared. Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), Determination Coefficient (R2) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) evaluation criteria were used for comparison. After the analysis, it was concluded that HB and BP algorithms can be used more successfully and effectively than SA algorithm in training ANFIS parameters in nonlinear problems. Key Words: Neuro-Fuzzy, ANFIS, Hydrology, Streamflow, Prediction
Adli yaş tahmininde ayak bileği MR görüntülerinde tibia distal epifiz hattı ve kalkaneus epifiz hattı kombinasyonunun kullanılabilirliği
Amaç: Yaş tahmini ülkemizde adli tıp uzmanlarının rutin işlerinin önemli bir parçasıdır. Ülkemizde hukuk sistemi açısından 12, 15 ve 18 yaş sınırları önemlidir. Adli makamlarca cinsel istismar, çocuk pornografisi, yasadışı göç, evlilik vb. konularda özellikle adli tıp uzmanlarından sanığın veya mağdurun yaş tahmini istenmektedir. Bu konuda en yaygın kullanılan yöntem radyolojik yöntemlerdir. Klinik endikasyon dışı radyasyon maruziyetinin olası zararları nedeniyle yeni çalışmalar non-iyonize ve non-invaziv yöntemlere odaklanmaktadır. Bu çalışmada non-iyonize bir yöntem olarak ayak bileği manyetik rezonans görüntülerinden yaş tahmini yaparak bunun kişilerin gerçek yaşları ile uyumlu olup olmadığını, bölgemizde uygulanabilirliğini göstermek ve veri tabanını oluşturmak amaçlandı. Gereç ve Yöntem: Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesi Balcalı Hastanesine Ocak 2011-Aralık 2020 tarihleri arasında başvurup ayak bileği MR çekilen, yaşları 7-26 arasında değişen hastaların MR görüntüleri retrospektif olarak değerlendirildi. Kemik gelişimini etkileyen hastalıklar, kemik maligniteleri, steroid, kemoterapi, radyoterapi tedavisi, ayak bileği eklemini ilgilendiren kırık, cerrahi fiksasyon, kemik iliği ödemi olan olgular çalışmanın dışında tutuldu. 197'si erkek ve 134'ü kadın olmak üzere toplamda 331 hastanın ayak bileği MR görüntüsü incelenerek distal tibial ve kalkaneal epifiz hattı kemikleşme noktalarına Lu ve ark.'nın önerdiği 6 aşamalı bir evrelendirme metodu uygulandı. Çalışmada 1.5 T MR, 3-4 mm kesit kalınlık, sagital kesit fast spin echo T1 ağırlıklı sekansından elde edilen görüntüler değerlendirildi. Bulgular: Çalışma sonucunda her iki cinsiyette hem distal tibial hem de kalkaneal epifizde evre 1'in en son 18 yaş altında görüldü. Erkeklerde distal tibial epifiz ossifikasyonunda evre 2'nin (25,5 yaştaki bir olgu hariç tutulduğunda) 18 yaş altında görüldüğü, her iki cinsiyette distal tibial epifiz ve erkeklerde kalkaneal epifiz ossifikasyonunda evre 5 neredeyse tüm olgularda 18 yaş ve üzerinde görüldü. Distal tibial epifiz ossifikasyonunda evre 2 (9,9 yaştaki bir olgu dışarda tutulduğunda) ve kalkaneal epifiz ossifikasyonunda evre 3 ve evre 4 her iki cinsiyette 12 yaş ve üzerinde görüldü. Sonuç: Çalışmamızın sonuçlarına göre yaş tahmininde manyetik rezonans görüntülemenin 12 ve 18 yaş sınırının belirlenmesi amaçlı diğer radyolojik yöntemlere ek olarak kullanılabilecek non-iyonize bir yöntem olduğu görülmektedir. Yaş tahminlerinde MR kullanımının rutine girebilmesi için deneyimli çalışmacılarca yapılacak çok merkezli, karşılaştırmalı ve prospektif daha fazla çalışmaya ihtiyaç bulunduğu düşünülmektedir.
Predicting Covid-19 infection using machine learning and feature selection methods
The purpose of this thesis is to develop new COVID-19 prediction models using different machine learning and feature selection methods. Particularly, Multi-Layer Perceptron (MLP), Tree Boost (TB), Radial Basis Function Network (RBF), Support Vector Machine (SVM), and K-Means Clustering (KMC) have been used to construct various regular and feature selection-based COVID-19 prediction models. The minimum redundancy maximum relevance (mRMR) and Relief-F algorithms have been chosen as the feature selectors. The dataset has information related to 20.000 patients (i.e., 10.000 positives, 10.000 negatives) and includes several personal, symptomatic, and non-symptomatic variables. The accuracy, precision, recall, and F1-score metrics have been used to assess the models' performance, whereas the generalization errors of the models has been evaluated using 10-fold cross-validation. The results show that, in general, MLP outperforms all other ML classifiers for predicting the COVID-19 infection. The average performance of mRMR is slightly better than Relief-F in predicting the COVID-19 infection of a patient. The symptom-based variables such as fever, cough, and headache have been found as the most vital predictors of COVID-19 infection.
Ara dönem finansal raporlamanın tahminleyici gücü
Finansal bilgi kullanıcılarının işletmenin finansal durumu hakkında doğru, güvenilir ve zamanlı bilgi edinmeleri finansal tablolar ile sağlanmaktadır. Bilginin uygun zamanda sağlanması bir yıldan kısa süreli ara dönem finansal raporlamayı gerektirmektedir. Ara dönem raporlar sayesinde, her ara dönemde ortaya çıkan karşılaştırılabilir sonuçlar ile bir sonraki ara dönemin ve en nihayetinde de dönem sonu değerlerinin geliştirilmesi ve dolayısıyla tahmini değerlerin başarılı bir şekilde belirmesi öngörülmektedir.Çalışmada muhasebe ve finansal tablo kavramları ve gelişimleri açıklanmış, ara dönem raporların önemi ve sisteme etkilerinden bahsedilmiş sonuç olarak da belirli finansal tablo kalemleri seçilerek ara dönem verileri yardımıyla bunların dönem sonu değerlerinin tahmin edilebilme başarısı değerlendirilmeye çalışılmıştır.İMKB' de işlem gören 209 adet imalat sanayi firması üzerinde yapılan analiz sonuçlarına göre, finansal tablo kaleminin yıl sonuna en yakın olan ara dönem değeri o kalemin yıllık değerinin tahmin edilebilmesinde daha büyük başarı yüzdesine sahiptir.
Yapay zekâ yöntemleri ile işletmelerin finansal başarısızlığının tahmin edilmesi: Bist imalat sektörü uygulaması
Finansal başarısızlık, işletmelerin geleceğini tehdit etmesi yanı sıra başarısız işletme sayısının artmasıyla ülkenin ekonomik büyümesi üzerinde olumsuz etki yaratmaktadır. Başarısızlığı önceden öngörmek ve bunun neticesinde tedbirler alıp sıkıntılı durumdan kurtulmak, işletmeler açısından hayati derecede önemlidir. Finansal başarısızlığın önceden tahmini konusunda birçok modeller geliştirilmiştir. Bu modeller daha çok istatistiki teknikler ve yapay zekâ teknikleridir. Bu çalışmada finansal başarısızlık tahminleri yapay sinir ağları, destek vektör makineleri ve ensemble öğrenme modelleri kullanılarak yapılmıştır. BİST imalat sektöründe işlem gören/görmüş olan 140 şirket örneklem olarak alınmıştır. Modele girdi değişkenleri olarak literatürde sık kullanılan 26 finansal oran kullanılmıştır. Çalışmada modellerin sınıflandırma performansları karşılaştırılmış, yapılan sınıflandırmanın doğruluk, özgüllük ve duyarlılık yüzdeleri hesaplanmıştır. Ayrıca çalışmanın değişkenlerini teşkil eden 26 finansal oranın modeldeki önem değerleri hesaplanmıştır. Tahmin modellerinin performansları sınıflandırma problemlerinde kullanılan ROC eğrileri ile ölçülmüştür. Çalışma sonucunda yapay sinir ağları, destek vektör makinelerine göre daha iyi sınıflandırma performansı gösterirken, ensemble diğer iki makine öğrenmesi modeline göre daha iyi bir sınıflandırma yapmıştır.
Hisse senedi getirilerinin tahmininde yapay sinir ağı modeli kullanımı: İMKB' de bir uygulama
Doğrusal olmayan istatistiksel bir model olan Yapay Sinir Ağları (YSA), günümüzde karmaşık ve maliyeti oldukça yüksek olan problemlerin çözümünde kullanılmaktadır. Hisse senedi getirilerini tahmin etmek amacıyla yapılan çalışmalar incelendiğinde, YSA modelinin daha başarılı sonuçlar verdiği görülmektedir. Getiri tahminlerinde genellikle makroekonomik göstergeler ya da şirketlerin finansal değerlerini gösteren borsa performans bilgileri kullanılmaktadır. Ancak finansal rasyoların, ekonomik göstergelerin ve borsa performans bilgilerinin birlikte kullanıldığı çalışma sayısı yeterli düzeyde değildir. İMKB'de işlem gören imalat şirketlerinin hisse senedi getirilerini tahmin etmek amacıyla gerçekleştirilen bu çalışmada, 1986 yılından itibaren işlem görmeye başlayan firmaların verileri kullanılmaktadır. Ancak İMKB veri tabanında 1991 yılından önceki verilere ulaşmak mümkün olmadığı için, analiz dönemi 1991-2010 dönemi olarak belirlenmiştir. Çalışma kapsamında 2008, 2009 ve 2010 yıllarına ait hisse senedi getirilerindeki değişim, YSA modeli ile tahmin edilmiş ve aynı yıl gerçekleşen gerçek değerlerle karşılaştırılarak modelin performansı ölçülmüştür. Böylece hisse senetlerinin 2011 yılına ait beklenen getirileri tahmin edilmiştir.
The possibility of earthquake forecasting with ionospheric total electron content and radon-222 concentrations using Monte Carlo simulations
This study was handled and discussed in two different dimensions in order to make future earthquake forecasting. First, the role of Radon-222 inert gas as an earthquake prediction precursor is discussed, and the factors affecting soil Rn concentration are examined in a multidisciplinary context in physics, artificial intelligence, geology, and geophysical frameworks. Determining the seismo-ionospheric changes of soil Rn-222 gas requires complex physical and mathematical calculations and forecasting. Secondly, the Total Electron Content (TEC), one of the ionospheric precursors of earthquakes, was discussed. Our aim here was to obtain solid physical evidence for earthquake-based gas and ion exchanges between the earth and the atmosphere; therefore, radon, atmospheric pressure, atmospheric temperature, soil temperature and their interactions were examined at various soil depths to see the physical changes in the journey of the above-mentioned variables from the underground to the Earth's atmosphere (Ionosphere). For all variables, three Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models were proposed. Then, the main statistical characteristics of the data were determined and future values of the variables were predicted using Monte-Carlo Simulations (MCSs). In addition to all these, Multiple Linear Regression and Multiple Artificial Neural Network models were obtained for Radon-222 using certain meteorological parameters. While obtaining all these models, as many variables as possible were used to increase the reliability of the calculations and the results were widely discussed within the framework of the relevant field.
Monte-Carlo forecasting and optimization of time series data using data mining and regression models
Many different models for time series modeling and forecasting tasks are proposed in the literature. However, research on modeling and forecasting seasonal time series data with trends remains an interesting and challenging task despite these contributions. Lately, in the 21st century, with the outbreak of the COVID-19 pandemic, time-series data experience uncertainty in most possible event outcomes. Organizations are keen on models that would provide them with an insight into the inherent dynamics of their time-series data, especially in predicting the future values of the series, as it is a tool that assists in decision-making. The best approach would be to have a model that can account for uncertainties in estimation. In this study, we proposed three hybrid time-series regression models: Polynomial-Fourier series, ANN-Polynomial-Fourier series, and ANN-Fourier series models to capture and describe different time-series data. The models combine the polynomial fitting, the Fourier fitting, and the artificial neural network. We ran 100 Monte Carlo simulations within 95% bounds of the models' regression curve to account for prediction uncertainties. The models were applied to many time-series data, which includes the tourism data of Turkey, Japan, Malaysia, and Singapore. The models have proven to be considered worthy candidates for time-series modeling and forecasting in each case. The Monte-Carlo simulation method was successful in predicting uncertain forecast outcomes. A Multi-step ahead forecast suggests a 10.22% increase in foreign visitors arrivals for Turkey in 2021, while Japan, Malaysia, and Singapore will expect a 92.42, 54.81%, and 70.55% decrease in the number of arrivals.
Evaluation of the effects of earthquakes on radon and total electron content values and meteorological changes: A Monte Carlo simulation prediction
An ARIMA and Monte Carlo simulation application are proposed to analyze the relationship of soil Rn-222 gas, ionospheric Total Electron Content (TEC) and some meteorological variables with earthquakes from the North Anatolian Fault Zone, Corum, Turkiye, one of the most active fault lines in the world. With the obtained results, statistically significant results are obtained for Earthquake-Radon gas changes and Seismo- Ionospheric Coupling. In addition, predictions were made and interpreted for future dates with unknown Rn gas concentrations. We think that this study will be an important step for further studies on earthquake prediction.