47
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Archived Theses
İstanbul Büyükşehir Belediyesi'nin sosyal ve mali yönden istatistiksel yöntemlerle değerlendirilmesi
Bu tez yerel yönetimlerde, belirsizlik altında karar verme metotlarının uygulanması amacıyla hazırlanmıştır.Amaç kapsamında İstanbul ve İl Yönetiminin Örgütlenmesi adı altında İstanbul Büyükşehir Belediyesi ilgili bilgiler, bütçe ile ilgili analizler ve İstanbul Büyükşehir Belediyesi' nin Yöneticilerinin Profili Araştırması' na yer verilmiştir.İstanbul, konum, doğal yapı analizi, iklim, bitki örtüsü, nüfus ve göç, kentsel gelişme, ekonomik durum, sosyal ve kültürel hayat ve turizm başlıklarıyla incelenmiştir. İlin yönetimi, genelden Büyükşehir Belediyesi' ne inen bir şemayla ifade edilmiştir. İstanbul Büyükşehir Belediyesi de birçok açıdan ele alınmıştır: İstanbul' da Belediye Tarihi, İstanbul Büyükşehir Belediyesi' nin Görev ve Yetkileri, Örgüt Yapısı, İnsan Kaynakları, Fizikî Kaynaklar, Malî Yapı başlığı altında Gelirler ve Giderler.İkincil veri analizine başlamadan önce bütçe giderleri aylık, yıllık, alt birim ve birim bazında düzenlenmiştir. Harcama yetkisi verilen alt birimlere Varyans Analizi, aylık ve yıllık gerçekleşmelere zaman serileri analizleri ve gerek analitik bütçe ekonomik kodun 1. düzeyinin aylık verilerine gerekse yıllık ve aylık gerçekleşmelere çeşitli tahminler yapılmıştır. Birincil veri analizinde İstanbul Büyükşehir Belediyesi Yöneticileri' ne uygulanan anket çalışması yer almaktadır. Bu çalışmada, iş deneyimi, meslek-kamu-İBB-yurt içi tercihlerindeki nedenleri, Daire Başkanlığı-Müdürlük-İBB değerlendirmesi, İBB sistemine ilişkin memnuniyet derecesi, genel memnuniyet, demografik-kimlik bilgileri ile ilgili sorulara yer verilmiştir.
Veri zarflama analizi ve bir uygulama
İşletmelerin performanslarının belirlenebilmesi gerek işletme yönetimi gerekse yatırımcılar açısından oldukça önemlidir. Ayrıca, işletmelerin farklı zaman periyotlarında farklı işletme şekillerinin etkinliğinin gözlemlenmesi de zorlu pazar koşullarında ayakta kalabilmenin anahtarlarından biri haline gelmiştir. Bu nedenle işletmeler için etkinlik ve performans kavramları çok önemlidir.Veri Zarflama Analizi, farklı ölçekle ölçülmüş birden fazla girdi ve çıktının karşılaştırma yapmayı zorlaştırdığı durumlarda, karar verme birimlerinin göreli performanslarını ölçmeyi amaçlayan doğrusal programlama tabanlı bir tekniktir. Veri zarflama analizi uygulamasının ve yorumlamasının diğer tekniklere göre nispeten daha kolay olması, detaylı analiz yapmaya imkân vermesi ve parametrik testlerin uygulanması için gerekli katı varsayımlarının olmaması sebebiyle literatürde oldukça geniş bir yere sahiptir. Ülkemizde okulların performanslarını ölçmek için parametrik olmayan bir yöntem olan VZA kullanılmıştır. VZA kullanmamızın sebebi ise eğitim sisteminin öğretmen başına düşen öğrenci sayısı, ortalama sınıf ve okul büyüklüğü gibi birden çok girdinin ve bu girdilerin kullanımı sonucu elde edilen matematik, fen bilimleri ve okuma puanları gibi birden çok çıktının var olduğu bir yapıya sahip olmasıdır. Bu amaçla, öğrencilerin matematik, fen bilimleri ve okuma konularındaki genel bilgi ve becerilerini, güncel hayatta karşılaştıkları problemleri çözebilme yeteneğini ve bu bilgi ve becerilerini günlük hayattaki olaylarla ilişkilendirebilme becerisini ölçen uluslararası öğrenci değerlendirme programı verileri kullanılmıştır.Birimlerin performansı, veri zarflama analizinde yaygın olarak kullanılan temel modellerin yanı sıra ileri düzey modeller yardımıyla karşılaştırılmıştır. Çalışmada üç temel konu ele alınmıştır. İlki 2003 yılında Türkiye'deki orta öğretim kurumlarının birbirlerine göre göreli etkinliğinin karşılaştırılması, ikincisi Ülkelerin 2003 ve 2006 yıllarındaki ortaöğretim etkinliğinin gelişiminin incelenmesi, üçüncü ise Türkiye'de bölgeler bazında ortaöğretimin 2003 ve 2006 yıllarındaki gelişiminin incelenmesidir.
Çok değişkenli karma dağılım modeline dayalı kümeleme analizi
Sonlu karma dağılım modeli, modele dayalı kümeleme analizinde kullanılır.Sonlu karma dağılım modeline dayalı kümeleme analizine modele dayalı kümelemeanalizi denir. Kümeleme analizinde amaç her bir grup içindeki elemanlar arasındakiuzaklığın minimum ve gruplar arasındaki farkın maksimum yapılmasıdır. Modeledayalı kümeleme analizinde veri, çok değişkenli karma dağılım modeliyle temsiledilir. Bu temsilde modeldeki her bir bileşen verideki bir kümelenmeye karşılık gelir.Modeldeki her bir bileşen için çok değişkenli olasılık yoğunluk fonksiyonu, çokdeğişkenli veri setindeki ilgili küme yapısını açıklar. Bu tez çalışmasında: i) Çokdeğişkenli verinin karma dağılım modeline sahip olduğu ve karma dağılımmodelindeki her bir bileşenin çok değişkenli normal dağıldığı varsayımıyla çokdeğişkenli karma dağılım modeline dayalı kümeleme analizinde bileşen kümesayısının belirlenmesi için yeni bir yöntem önerilmiştir. ii) Çok değişkenli verininkarma dağılım modeline dayalı kümeleme analizi için çok değişkenli veridekigrupların inceltilerek kümelenmesi amacıyla yeni bir algoritma geliştirilmiştir. iii)Çok değişkenli verideki grupların inceltilerek kümelenmesi için geliştirilen algoritmakullanılarak uzaktan algılanmış çok bantlı uydu görüntü verisi eğitimli olarak alanbazında sınıflandırılmıştır.
Çoklu iç ilişki ve ekolojik regresyon
Doğrusal modellerden yararlanarak, toplanmış seçim verilerinin analizi politik bilimlerde geniş bir ilgi görmüştür. Toplanmış verilerden bireysel davranışlar üzerine sonuç çıkarmak ekolojik regresyon yönteminin amacıdır. Bu çalışmada seçmenlerin geçiş olasılıklarını tahmin etmek için Goodman' ın klasik ekolojik regresyon yöntemi geliştirilmiştir. Bunu yaparken, Ridge regresyon yöntemi birkaç adım daha ilerletilerek kısıtlı modified genelleştirilmiş Ridge tahmin edici elde edilmiştir. Bu tahmin yöntemini gösterebilmek için İsveç, Çek Cumhuriyeti ve Türkiye' deki seçim bölgelerinde birbiri ardına gelen iki seçim sonuçları kullanılmıştır.
İstatisitksel daraltıcı (Shrinkage) model ve uygulamaları
Bridge Regresyon, koşullu penalty (ceza) fonksiyonu, cezalı regresyonun özel türüdür. Bridge tahmin edicisi; atış metodu ya da düzeltilmiş Newton-Raphson metodu ile cezalı skor denklemlerinin çözülmesi sonucu elde edilir. Bridge tahmin edici, yanlılığı biraz gözden çıkarma ile küçük varyanslar verir ve böylece doğrusal regresyon modelinde mevcut açıklayıcı değişkenler arasında ilişki olduğunda, küçük hata kareler ortalaması ve küçük hata tahmini elde edilir.Cezalandırma kavramı; ortak likelihood fonksiyonlarının oluşuna rağmen, cezalandırmanın uygulanmasını sağlarken, cezalı skor denklemleri ile genelleştirilir. Cezalandırma, genelleştirilmiş lineer modeller (GLM) ve genelleştirilmiş tahmin denklemlerinden (GEE) sonra uygulanır.Ceza parametresi ve düzen (ayar) parametresi ; genelleştirilmiş çapraz geçerlilik testi (GCV) ile seçilir. Yarı-GCV; cezalı genelleştirilmiş tahmin denklemleri için parametre seçmeye geliştirilir.
Kent bilgi sistemlerinde istatistiksel bilgi sisteminin yapısı
Yerel yönetimlerin etkin veri yönetim araçlarından Kent Bilgi Sistemlerine (KBS) olan talep ülkemizde her geçen gün hızla artmaktadır. Kent bilgi sistemleri, yönetimsel amaçlı fonksiyonları yerine getirirken, veri, yazılım, donanım, insanlar ve yöntemler gibi temel bazı bileşenlere de ihtiyaç duyar. Bunlardan veri bileşeni en önemli olanıdır. Bu tez çalışmasında bir Kent Bilgi Sistemi'nde olması gereken İstatistiksel Bilgi Sistemi'nin yapısı incelendi, Türkiye'deki yerel yönetimlerin bu konuda hangi aşamada olduğu araştırıldı.Anahtar Kelimeler: Kent Bilgi Sistemi, İstatistiksel Bilgi Sistemi, Coğrafi Bilgi Sistemi, Belediyeler, Veritabanı.
Yarı parametrik regresyonda tahmin metodları
Bu tezde parametrik model varsayımlarının sağlanmaması durumunda parametrik ve parametrik olmayan yaklaşımların en iyi yönlerini alan yarı parametrik regresyon modeli tanıtılmıştır. Yarı parametrik regresyon modelinde parametre tahmini için üç farklı yaklaşım ele alınmıştır. İlk olarak, cezalı en küçük kareler temeline dayanan eğrisel çizgi düzeltme yöntemi tanıtılmıştır ve bu yönteme dayalı olarak yarı parametrik modelin değerlendirilmesi için düzeltme parametresi seçim problemi ele alınmıştır. İkinci olarak, yarı parametrik regresyon modelinde parametre tahmini için dalgacık tabanlı tahmin yöntemi tanıtılmıştır. Son olarak yarı parametrik modelde parametre tahmini için fark alma fikri ele alınmıştır ve yarı parametrik modelde çoklu iç ilişkinin varlığı durumunda farka dayalı ridge tahmin edici olarak adlandırılan yeni bir tahmin edici önerilmiştir. Farka dayalı ridge tahmin edici ile farka dayalı tahmin edici hata kareler ölçütüne göre karşılaştırılmıştır.
Uzaklık ölçülerinin kümeleme analizine olan etkilerinin incelenmesi ve geliştirilmesi
Uzaklık ölçülerinin kümelemeye etkisinin incelendiği bu çalışmada farklı birçok disiplinde yaygın olarak kullanılan ve geniş bir literatüre sahip olan kümeleme analizinde yer alan tekniklerde uygun uzaklık ölçülerinin kullanılmasıyla, tekniklerini kümeleme performanslarının arttırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla yeni önerilen iki uzaklık ölçüsü ve literatürde geniş bir kullanıma sahip mevcut beş uzaklık ölçüsünün kümeleme performansları hem farklı özellikler taşıyan gerçek veri setlerinde hem de simülasyon çalışmasıyla incelenmiştir. Çalışmada aşamalı kümeleme teknikleri içerisinde basitliği ve etkinliği açısından en fazla kullanılan ve bilinen k-ortalamalar tekniğinde uygun küme sayısının belirlenmesi ve küme başlangıç merkezlerinin seçimi için yeni algoritmalar önerilmiştir. Önerilen algoritmaların performansı literatürde yer alan mevcut algoritmalar ile karşılaştırılmış ve önerilen algoritmaların performansının daha iyi olduğu görülmüştür. Çalışma kapsamında ayrıca standartlaştırma ve kümeleme öncesi boyut indirgemenin kümelemeye olan etkisi simülasyon çalışması ile ortaya konmuştur.
Yaşam süresi analizinde karma ve karıştırılmış dağılımların kullanılması
Bu çalışmada yaşam analizinde karma ve karıştırılmış dağılım modellerinin kullanımı incelenmiştir. Özellikle heterojen yapıdaki yaşam sürelerinin modellenmesinde yetersiz kalan standart olasılık dağılımları yerine karma dağılım modelleri önerilmiştir. Çalışmada öncelikle yaşam analizi ile ilgili temel tanım ve fonksiyonlar verilmiştir. Yaşam sürelerinin modellenmesi için aynı dağılımın farklı parametrelerle karma modelleri, farklı iki dağılımın karma modelleri ve karıştırılmış genelleştirilmiş Üstel-Geometrik (EEG) dağılımının karma modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan karma dağılım modellerindeki parametrelerin en çok olabilirlik tahminlerinin elde edilmesi için gerekli olan EM algoritmaları verilmiştir. Algoritmaların parametre tahminindeki etkinliği simülasyon çalışması ile ortaya konulmuştur. Ayrıca gerçek yaşam verileri kullanılarak veri modellemede önerilen karma dağılım modellerinin standart olasılık dağılımları karşısındaki üstünlükleri ortaya konmuştur.
Karma dağılım modellerine dayalı ayrıştırma analizi ve sınıflandırma
Karma dağılım modelleri, incelenen karakteristiklere göre homojen olmayan ya da heterojen yapıdaki kitleleri modellemek için kullanılır. Kitlenin incelenen karakteristiklerine göre oluşturulan karma dağılım modelleri özellikle modele dayalı ayrıştırma ve sınıflandırma analizlerinde kullanılmaktadır. Maksimum aitlik olasılığı ve Bayes sınıflandırma kuralına göre yapılan karma dağılım modellerine dayalı ayrıştırma analizinde tek yada çok değişkenli veri kümesi için bir nokta ile bir karma dağılım modeli arasındaki uyuma/benzerliğe göre sınıflandırma yapılır.Bu çalışmada çok değişkenli karma normal dağılım modellerine ait parametrelerin tahmininde yapay sinir ağlarına dayalı bir tahmin yöntemi uygulanmış ve elde edilen parametre tahminleri kullanılarak oluşturulan karma dağılım modelleri ve Bayes sınıflandırma kuralı kullanılarak karma ayrıştırma analizi yapılmıştır.Bu çalışmada ayrıca, tek değişkenli veri kümesi olması durumda iki karma dağılım modeli arasındaki uyuma / benzerliğe göre yapılan sınıflandırmadan farklı olarak, çok değişkenli veri kümeleri için iki karma dağılım modeli arasındaki uyuma/benzerliğe göre sınıflandırma yapılarak karma ayrıştırma analizi yöntemi önerilmiştir. Önerilen bu yöntemde hem eğitim verisi için hem de test verisi için çok değişkenli karma dağılım modelleri oluşturulmuş ve oluşturulan modeller arasında ortalama Bhattacharyya uzaklığı kullanılarak test verisi, eğitim verisine sınıflandırılmıştır.