Farklı dönüşüm yöntemleri için shapiro-wilk test istatistiği ile dönüşüm parametresinin kestirilmesi
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Birçok istatistiksel yöntemin temeli normal dağılıma dayandığı için normallik varsayımı son derece önemlidir. Normallik varsayımı sağlanmadığı durumlarda değişkenler üzerinde dönüşüm uygulanır. Bu çalışmada Log-shift, Bickel-Docksum, Yeo-Johnson, Square Root (shift), Manly, Modulus, Dual, Gpower dönüşüm yöntemlerinin Shapiro- Wilk normallik test istatistiğini maksimize eden dönüşüm parametresi kestirilecektir. Monte Carlo benzetim çalışması ile performansları incelenecektir. Önerilecek olan yöntemlerin kodları R yazılımında araştırmacıların kullanımına sunulacaktır. Geliştirilecek olan yöntemin uygulaması açık erişimli bir veri seti üzerinde gösterilecektir.
Yazar
Müge Coşkun
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Müge Coşkun (Yüksek Lisans Tezi). Farklı dönüşüm yöntemleri için shapiro-wilk test istatistiği ile dönüşüm parametresinin kestirilmesi, 2022, Hacettepe University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Hacettepe University tezlerinden daha fazlası
- The discord between the elements and human nature: Ecophobia and Renaissance English drama(2018)
- Gençlerin ve Gençlik Çalışanlarının Gözünden Gençlik Politikaları ve Hizmetlerinin Değerlendirilmesi(2022)
- An analysis of the intonation patterns of if-clauses in Turkish English majors(2017)
- Characterization of Ayvalik (Edremit yaglik) extra virgin olive oils volatile compounds with SPME-GC/MS and Raman spectroscopy(2018)
- A critical evaluation of pronunciation teaching in an ELT department in Turkey(2023)
- Çocuk işçi nedenli boykot tehdidinin Fildişi Sahili kakao üretimine etkisi(2018)