Uzaklık fonksiyonlarının çok boyutlu ölçekleme algoritmalarındaki etkinliğinin incelenmesi ve uygulamalar

Çok boyutlu ölçekleme (ÇBÖ) analizi, birimler arasındaki ilişkileri göstermek için veriyi daha düşük boyutta konfigürasyon ile görselleştiren istatistiki bir araçtır. Bu tez çalışmasında çok boyutlu ölçekleme analizinde, farklı uzaklık fonksiyonlarının stress değeri üzerindeki etkisi incelenmiştir. Çalışmada hem gerçek hem de simülasyon verileri kullanılmıştır. Öklid uzaklığı incelenen tüm çok boyutlu ölçekleme algoritmalarında stress değerini en iyileyen uzaklık ölçüsü olmuştur. Çalışmada ayrıca çok boyutlu ölçekleme algoritmalarının pratikte uygulamasını göstermek için iki uygulamaya yer verilmiştir. Birinci uygulamada Türkiye'deki birinci düzey istatistikî bölgeler karşılaştırılmıştır. İkinci uygulamada ise Türkiye ve 36 Avrupa ülkesi, seçilen 12 sosyo-ekonomik göstergeye göre karşılaştırılmıştır.