657
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Discipline
Özellik tabanlı zaman serisi sınıflandırma yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması
Zaman serisi sınıflandırması (ZSS), sınıflandırmanın özel bir türüdür ve sahip oldukları karakteristik özelliklerine göre, zaman serilerinin "sınıfının" tahmin edilmesi süreci şeklinde tanımlanabilir Bu amaca yönelik olarak kullanılan yöntemleri, i) uzaklık tabanlı, ii) model tabanlı ve iii) özellik tabanlı olmak üzere 3 ana başlık altında toplamak mümkündür. Uzaklık tabanlı ZSS yöntemleri ham zaman serileri ile birlikte çalışır ve bir uzaklık fonksiyonu kullanılarak birbirine benzer olan zaman serilerinin belirlenmesine dayanır. Model tabanlı ZSS yöntemlerinin ilk adımı, her bir zaman serisi için istatistiksel yaklaşımlar, Markov modelleri, Gizli Markov Modelleri gibi modelleme teknikleri kullanılarak zaman serisinin stokastik davranışını temsil eden bir model tahmin edilmesidir. Sonraki adımında ise sınıflandırma aşamasında zaman serilerinin yerine tahmin edilen model yapısı kullanılır. Son olarak özellik tabanlı ZSS yöntemlerinde ise zaman serisi karakteristik davranışını temsil eden daha düşük boyutlu bir özellik uzayına dönüştürülür ve sınıflandırma aşamasında zaman serisinin yerine özellik vektörleri kullanılır. Bu tezin ana konusu, özellik tabanlı ZSS yöntemleri ve en iyi bilinen sınıflandırma yöntemleri ile zaman serisi özelliklerinin sınıflandırma performansını karşılaştırmaktır. Bu bağlamda, 13 sınıflandırma yöntemi, 10 zaman serisi özelliği ve UCR zaman serisi veri setlerinde değişik kategorilerde 39 veri seti kullanılmıştır. Karşılaştırmalar için her bir yöntem ve zaman serisi özelliklerinden oluşan her bir veri seti için doğru sınıflandırma oranı (D) kriteri hesaplanmıştır ve elde edilen sonuçlara göre performans değerlendirmeleri yapılmıştır. Anahtar Kelimeler: Sınıflandırma, Zaman serisi sınıflandırması, özellik tabanlı zaman serisi sınıflandırması
İşbirlikçi filtrelemede kümeleme ve boyut azaltma yaklaşımlarının performanslarının karşılaştırılması
Öneri sistemleri (ÖS), özellikle e-ticaret hizmeti veren sistemlerde kullanıcıların geçmiş ürün tercihlerine ve sistemdeki diğer kullanıcılarla benzerliklerine dayanarak kullanıcılara kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetleri öneri olarak sunmayı hedefleyen sistemler olarak tanımlanabilir. ÖS'lerin en temel amacı, büyük ölçekli veriler arasından kullanıcılar için anlamlı bilgiler ortaya çıkarmak ve kullanıcı ve ürünlerin karmaşıklığını azaltmaktır. ÖS'de kullanılan teknikleri girdi olarak aldıkları bilgilere göre içerik tabanlı ve işbirlikçi filtreleme(IF) olarak iki ana kategoriye bölmek mümkündür. İçerik tabanlı öneri sistemleri, öneri geliştirmek amacıyla makale, film, müzik ve roman gibi ürünlerin içerikleri ile ilgilenir. İF yöntemlerinde ise kullanıcıların ürün ve hizmetlere verdikleri puanlar dikkate alınır. IF teknikleri bu tezin ana konusunu oluşturmaktadır. IF tekniklerinin başarısı kullanıcılar arasındaki benzerliklerin doğru bir şekilde belirlenmesine bağlıdır. Ancak IF tekniklerinde çok sayıda kullanıcı ve kullanıcıların bu ürünlere verdikleri puanlardan oluşan büyük ölçekli veri setleri kullanılmakta ve dolayısıyla bu tür veri setlerinde kullanıcılar arasındaki benzerliklerin doğru bir şekilde tespit edilmesi oldukça güç olmaktadır. Bu problemin üstesinden gelmek amacıyla iki farklı yöntem kullanılmaktadır. Bu yöntemlerden ilkinde veri setine kümeleme analizi teknikleri kullanılarak birey bazında (kullanıcı veya ürün) daha küçük boyutlu veri setleri elde edilmekte ve İF yöntemleri bu veri setlerine uygulanmaktadır. Diğer yöntemde ise Tekil Değer Ayrışımı (TDA) ve Temel Bileşenler Analizi (TBA) yöntemleri kullanılarak boyut azaltma işlemi ürün (nesne) bazında gerçekleştirilmektedir. Şu ana kadar kümeleme analizi ve değişken boyut azaltma yöntemleri kullanan çok sayıda çalışma gerçekleştirilmiştir. Ancak değişik kümeleme ve boyut azaltma yöntemlerin gerçek veri setlerindeki performanslarını karşılaştırmak amacıyla geniş kapsamlı bir çalışma gerçekleştirilmemiştir. Bu tezde dördü hiyerarşik olmayan yedisi hiyerarşik kümeleme algoritmalarından oluşan onbir kümeleme tekniği ve TDA ve TBA tekniklerinden oluşan iki değişken boyut azaltma tekniğinin İF'de performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Bu amaca yönelik olarak değişik kullanıcı ve ürün sayılarına sahip dokuz gerçek veri setleri kullanılmıştır.
Çoklu lojistik regresyon ve k-en yakın komşu yöntemleri ile BİST 100 endeks getiri yönünün tahmini
Bu çalışmada, BIST100 endeks getirilerinin yukarı/aşağı hareket yönünün; veri madenciliğinde kullanılan sınıflandırmaya dayalı yöntemler yardımıyla tahmin edilmesi üzerinde çalışılmıştır. Veri analizinde kullanılan değişkenler olarak; hacim, birinci günden beşinci güne kadar önceki işlem gününün getirileri, finansal göstergelerin getirileri, borsa endekslerinin getirileri ve döviz kurlarının getirileri yer almaktadır. Çalışmada, belirli bir günde BIST100 endeks getirilerinin yükselip yükselmeyeceği ya da düşeceği tahmin edilmektedir. Borsanın yukarı/aşağı hareket yönünü tahmin etmek için, iki kategorili lojistik regresyon ve K-en yakın komşu algoritması uygulanmıştır. Her iki uygulanan yöntem birbiri ile karşılaştırarak hangisinin tahmin etmedeki performansının daha yüksek olduğu irdelenmiştir. BIST100 verisi üzerinde gerçekleştirilen analiz sonuçları, iki kategorili lojistik regresyon yönteminin daha başarılı tahminler yapabildiğini göstermektedir.
Türkiye'deki sistemik öneme sahip bankaların kantil regresyon kullanılarak koşullu riske maruz değer yöntemi ile tespit edilmesi
2008 finansal krizinden sonra en çok tartışılan ve üzerinde çalışılan konulardan biri olan sistemik risk konusu Türkiye'de faaliyet gösteren bankalar açısından incelenmiştir. Bu çalışmanın amacı Türkiye'de faaliyet gösteren bankaları koşullu riske maruz değer yöntemi kullanarak sistemik risk açısından analiz etmek ve sistemik öneme sahip bankaları tespit etmektir. Yapılan çalışmada sistemik riski ölçme yöntemlerinden biri olan Koşullu Riske Maruz Değer (CoVaR) yöntemi kantil regresyon kullanılarak uygulanmıştır. Çalışmada Türk finans sektörün aktif büyüklüğünün yaklaşık %87'lik kısmını oluşturan on üç büyük bankanın kamuya açıklanan 2005-2016 yıllarına ilişkin üç ay sonu itibariyle yayımlanan mali tablo verileri ve yıl sonu mali tablo verileri kullanılmıştır. Bu çalışma, Türkiye'de faaliyet gösteren bankaların taşıdığı sistemik riski kantil regresyon ve CoVaR yöntemiyle ölçen ilk çalışma olma özelliğini taşımaktadır. Finansal kuruluşların sistemik riske katkısını değerlendirme sürecinde; bankaların aktif getiri değişim oranları, finansal sisteme ait makro ekonomik değişkenler ve bankaların özelliklerini yansıtan banka değişkenleri dikkate alınarak çalışmada yer alan on üç bankanın riske maruz değerleri (VaR) ve koşullu riske maruz değerleri (CoVaR) kantil regresyon yöntemiyle tahmin edilmiştir. Sonrasında ise analizde yer alan bankaların finansal sistemin sistemik riskine katkısı (∆CoVaR) tahmin edilmiştir. Sonuç olarak, büyük ölçekli bankaların sistemik riske katkısının diğerlerine göre daha fazla olduğu tespit edilmiştir.
Data discretization and Bayesian network modeling: A case study in R
Bayesian networks (BNs) are a graphical representation of a probability distribution over a set of variables. It comprises a directed acyclic graph (DAG) and a set of probability distributions. The first aim of this thesis is to review and introduce the BNs and data discretization. The second one is to illustrate how discrete BNs are constructed from the data which include continuous variables thorough discretization. The third one is to compare the effect of the two commonly-used data discretization approaches on the BNs. The last one is to study the relationships among the Beck Depression Inventory, Beck Hopelessness Scale, Rosenberg Self-Esteem Scale scores and demographic and socio-economic variables with BN modeling. The data of 823 university students consist of 21 continuous and discrete relevant psychiatric, demographic and socio-economic variables The continuous variables are discretized by using the Information-Preserving Discretization (IPD) and domain knowledge available in the literature and, consequently, two discrete BNs are learned from the data sets and constructed in statistical software R and the results are presented via figures and probabilities. One of the most significant results is that the structure of the two BNs does not significantly differ. The only difference is that in the first Bayesian network model, the gender of the students influences the level of depression, with female students being more likely to be more depressive, while in the second model, social activity directly influences the level of depression and the presence of social activity decreases the risk of being more depressive. Another important result is that in each model, depression influences both the level of hopelessness and self-esteem in students; additionally, the level of depression has a positive impact on the level of hopelessness, but a negative impact on the level of self-esteem. The last remarkable result is that, based on the BIC values and specificities of the two models, the BN whose continuous data were discretized by the IPD outperforms the BN whose data were discretized by the domain knowledge.
Türkiye'de otomobil üretimi üzerine bulanık hedef programlama yaklaşımının uygulanması
Yöneylem araştırmasının sahip olduğu çeşitli yöntemlerin genel amacı eldeki problemi en iyi sonuca erişmeyi amaçlamaktadır. Ancak günümüzde meydana gelen hızlı değişim sonucu günlük hayatta karşılaşılan birçok sorunun sadece bir amaçla belirtilmesi mümkün değildir. Bu sebeple, çok amaçlı karar verme modelleri geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller içerisinde etkili çözüm sunan; hedef programlama modeli ilk akla gelendir. Hedef programlama modelinde ele alınacak parametre değerleri ile alt-üst değerlerin belirli olmaması veya bulanıklık olması durumunda, bulanık küme teorisine ihtiyaç duymaktadır. Hedef programlama modelinde hedeflere ilişkin erişim değerlerinin, hedeflerin tercih öncelikli sıralamasının ve ağırlıklarının kesin olarak belirlenmesi oldukça zordur. Erişim değerleri, hedeflerin ve karar vericilerin belirsiz olması durumunda bulanık hedef programlama modeli kullanılmaktadır. Bulanık Doğrusal Programlama; Belirsiz durumlarda modelleme yapılabilmesini ve esnek sonuçlar elde edilmesini sağlamaktadır. Bulanık Hedef Programlama modelinde birbirini tanımlayan amaç ve karar ölçütü bileşenleri 'Bulanık Hedef Fonksiyonu' olarak tanımlanır. Modelde olayları niteleyen kısıtlayıcıların parametre değerleri 'bulanık kısıtılayıcılar' olarak ifade edilmektedir. Bulanık hedef programlamada bulanık hedefler için karar vericinin belirlediği erişim değerlerinde oluşucak sapmalar için kabul edilen değerler tolerans değeri olarak adlandırılır. Bu çalışmada Türkiye'de otomobil üretimi yapan 12 firma ele alınarak bulanık hedef programlama yaklaşımı ile bir model kurulmuş ve bu model çözülmüştür. Modelde 2012-2016 yıllarına ait veriler kullanılarak 2017 yılı için belirlenen hedeflerin değerinin bulunması amaçlanmıştır. Dünyada, yoğun sermaye ve teknoloji yatırımı gerektiren sektörlerin başında yer alan otomotiv sektöründe 50 civarında firma faaliyet göstermektedir. Bahsi geçen firmaların başında ABD olmak üzere, Japonya, Almanya, Fransa, İtalya ve İngiltere gelmektedir. Otomotiv üreticileri lojistik ve maliyet kaygılarından dolayı üretim süreçlerini dünyanın farklı ülkelerine dağıtmıştır. Sonrasında ise tasarım ve geliştirme aşamalarına ek olarak ileri teknoloji gerektiren birçok süreç gelişmiş ülkelerde kalmaya devam ederken, gelişmekte olan ülkelere ucuz işgücü kaynakları ve alternatif pazar seçeneklerine olan yakınlıklarıyla ilgili olarak montaj süreçlerini taşımışlardır. Gelişmekte olan ülkelerdeki halkın ekonomik olarak kalkınmaya başlamasıyla beraber olarak gelişmekte olan ülkelerde otomotive olan talebinin arttığı görülmektedir. Türkiye'de otomotiv üretimi dalgalı bir yapı seyretmektedir. İç ve dış talep durumlarının düzenli bir seyir izlememesi nedeniyle sektörün üretim seviyeleri üzerinde belirgin bir etki yapmaktadır. Türkiye'de otomotiv üretiminde otomobil ağırlıklı bir yapı bulunmaktadır. Çalışmada, 2017 yılına yönelik olarak Türkiye'de otomobil üretim yapan firmaların karını maksimum yapmak, bir otomobil üretimi için çalışacak kişi sayısını bulmak ve talebin maksimum olması hedef fonksiyonlarını oluşturmaktadır. Bu gibi durumlarda yani modelde birden fazla amaç fonksiyonu olduğunda çok amaçlı programlama kullanılabilir. Buna ek olarak amaç fonksiyonu değerlerinde sapmalar diğer bir deyişle tolerans miktarları var ise bulanık hedef programlama yaklaşımı kullanılabilir. Bu çalışmada oluşturulan hedefler için veri setine ait ilgili değişkenlerin standart sapmaları, tolerans miktarı olarak belirlenmiştir. Ayrıca modelde üretim kapasiteleri ve minimum üretim adetleri bulanık olmayan kısıt olarak kullanılmıştır. Bulanık hedefler ve bulanık olmayan kısıtlara göre oluşturulan model, "Tiwari, Dharmar ve Rao", "Chen ve Tsai", "Zimmermann", "Yang, Ignizio ve Kim", "Kim ve Whang", "Wang ve Fu", "Wang ve Fu(kareli)" ve "Chen" yaklaşımları ile gerçekleştirilmiştir. Modelin çözülmesi amacıyla kullanılan yaklaşımların sonuçlarının aynı ya da birbirlerine çok yakın olduğu görülmüştür. Bunun sebebi ele alınan tüm algoritmaların üyelik fonksiyonlarının aynı olmasıdır. Modelin ürettiği sonuçlar 2017 yılına bir tahmin niteliğindedir. 2017 yılı sonuçlarına bakıldığında 2012-2016 yılları arasında oluşan değerlere göre çok aykırılık olmadığı görülmektedir.
İki-fazlı doğrusal regresyon modelinde değişim noktasının dayanıklı tahmini
Bu tez çalışmasında, iki-fazlı doğrusal regresyon modelinde değişim noktasının tahmini ele alınmıştır. İki-fazlı doğrusal regresyon modelindeki hata terimlerinin dağılımının uzun kuyruklu simetrik (long-tailed symmetric-LTS), genelleştirilmiş lojistik (generalized logistic-GL) ve Jones ve Faddy'nin (2003) çarpık t dağılımı (Jones and Faddy's skew t distribution-JFST) olması durumunda değişim noktasının Tiku (1967, 1968) tarafından geliştirilen uyarlanmış en çok olabilirlik (modified maximum likelihood-MML) ve tek-adımlı M- (one-step M-OSM) tahmin edicisi elde edilmiştir. Modelin süreksiz ve sürekli olması ayrı ayrı incelenmiştir. Süreksiz modellerde Quandt (1958, 1960); sürekli modellerde ise Muggeo (2003) ve Hudson (1966) tarafından önerilen yöntemlerin MML ve OSM versiyonları geliştirilmiştir. Yapılan Monte-Carlo simulasyon çalışmasının sonuçları, MML ve OSM tahmin edicilerinin en küçük kareler (least squares-LS) tahmin edicilerinden daha etkin ve dayanıklı olduğunu göstermiştir. Ayrıca, literatürde yer alan gerçek hayat problemleri üzerinde önerilen yöntemler kullanılmış ve LS tahmin edicilerinden daha iyi sonuçlara ulaşılmıştır.
Dağılım parametrelerinin tahmininde kullanılan robust yöntemler
En çok olabilirlik ve momentler tahmincileri dağılımsal parametrelerin tahmininde en yaygın kullanılan yöntemlerdir. Ancak bilinmektedir ki bu yöntemler veride aykırı değer olması durumunda güvenilir olmayan sonuçlar verebilmektedir. Bu tez çalışmasının amacı, veride aykırı değer olması durumunda, dağılımsal parametrelerin tahmininde kullanılan çeşitli sağlam (robust) tahmincilerin incelenmesidir. Ele alınan tahminciler; doğrusal regresyon modeli için robust tahminciler, kantillere dayalı robust tahminci, konum-ölçek ailesine dönüştürülebilen dağılımlar için robust tahminciler, medyanlar metodu, kırpılmış momentler metodu şeklinde sıralanabilir. Ele alınan robust tahminciler Pareto ve Weibull dağılımlarının parametrelerinin tahmini için ayrıca elde edilmiş olup veride aykırı değerler olması ve olmaması durumunda bu tahmincilerin performansı kurgulanan benzetim çalışması yardımıyla incelenmiştir. Ayrıca gerçek yaşamdan alınan iki farklı veri seti üzerinde ele alınan tüm tahminciler uygulanmış ve elde edilen sonuçlar tartışılmıştır.
Bulanık lojistik regresyonda parametre tahminleri için yeni bir yaklaşım ve bir uygulama
Bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki sebep sonuç ilişkisini tanımlayan modellere, regresyon modelleri denir. Ele alınan bağımlı değişken kategorik ise bu durumda kullanılan regresyon modeline ise lojistik regresyon adı verilmektedir. Lojistik regresyonun uygulanabilmesi için belirli varsayımların sağlanması gerekmektedir. Bulanık mantık ve istatistik teorilerinin birleşmesinden doğan "Bulanık Lojistik Regresyon" ise, bu varsayımların sağlanamadığı ya da yapısı gereği bulanıklık içeren veriler söz konusu olduğunda kullanılabilen bir yöntemdir. Bu tez çalışmasında bulanık lojistik regresyon modelinin teorik yapısından bahsedilmiş ve bu modelin bilinmeyen parametrelerinin tahmini için yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşım doğum ağırlığı verilerine uygulanmış ve modelin geçerliliği uyum iyiliği kriteri olan Ortalama üyelik derecesine göre yorumlanmıştır.
Regresyon analizinde genelleştirilmiş p değeri
Regresyon analizinde, iki regresyon modelinin ve katsayılarının karşılaştırılmasında, değişkenlere ait dağılım bilinmediği durumlarda genelleştirilmiş p değeri kullanılabilir. Genelleştirilmiş p değeri, yalnız yaklaşık çözümler sağlayan klasik p değerinin genelleştirilmiş halidir. İlgilenilen parametreyi açıklarken bunun yanı sıra ilgilenilmeyen (nuisance parametre) ama problemi çözmek için açıklanması gereken parametrelerin olması durumunda da genelleştirilmiş p değerinden yararlanılması kesin çözümü sağlar. Genelleştirilmiş p değeri, gözlem sayısı küçük örneklerde daha iyi ve doğru sonuçlar verir. Bu tezde, uygulamada yaygın olarak kullanılan klasik p değerleri yerine farklı varsayımların sağlanmadığı durumlarda alternatif olarak kullanılabilecek genelleştirilmiş p değeri, teorik olarak araştırılmış, uygun simülasyon programı yazılmış ve regresyon analizinde bir uygulaması verilmiştir. Anahtar Kelimeler: Genelleştirilmiş p Değeri, Regresyonda Genelleştirilmiş p Değeri, Varsayım Bozulumunda Regresyon Analizi, Regresyon Katsayılarının Karşılaştırılması
Panel verilerle regresyon modelleri
Panel veri zaman serisi ve kesit serisinin birleşmesinden oluşan bir veri setidir. Panel veri genellikle ekonometrik problemlerde sıklıkla ortaya çıkan ve kullanılan veri türüdür. Bu tez çalışmasında, panel verilerle çeşitli regresyon modelleri: birleştirilmiş en küçük kareler uygulanan model, doğrusal tek yönlü ve çift yönlü regresyon modelleri ve doğrusal olmayan lojistik regresyon modelleri ele alınmıştır. Ayrıca, doğrusal tek yönlü ve çift yönlü modellerin her biri sabit etkili ve rassal etkili modeller olarak incelenmiştir. Sabit ve rassal etkili modellerin tahminlenmesinde kullanılan çeşitli yöntemler ele alınmıştır. Doğrusal tek yönlü ve çift yönlü modellerin belirlenmesinde gerekli olan önemli hipotez testleri araştırılmıştır. Panel verilerle lojistik regresyon modeli için de sabit ve rassal etkili lojistik regresyon modelleri ele alınmıştır. Sabit etkili lojistik regresyon modelinin tahmininde koşullu en çok olabilirlik yöntemi kullanılmıştır. Teorik incelemeler sonucunda elde edilen bilgiler temelinde iki uygulama problemi ele alınmış ve analiz sonuçları yorumlanmıştır. Birinci uygulamada Türkiye' de 15 yaş üstü kadınların işgücüne katılım oranlarını etkileyen faktörler, ikinci uygulamada ise doğrudan yabancı yatırımları etkileyen faktörler panel veri regresyon modelleri olarak araştırılmıştır. Doğrusal panel veri regresyon modeller için uygulamalar R paket programı, lojistik regresyon modelleri için ise uygulamalar STATA paket programı yardımlarıyla yapılmış ve analiz edilmiştir.
Genelleştirilmiş entropi optimizasyon yöntemleri ile bulanık veri analizi
Bu tez çalışmasında, bulanık veri seti analizi için Maksimum Bulanık Entropi (Max(F)Ent) problemi tanımlanmış ve bu problemin çözümü için MinMax(F)Ent ve MaxMax(F)Ent şeklinde Genelleştirilmiş Maksimum Bulanık Entropi (GMax(F)Ent) yöntemleri geliştirilmiştir. Max(F)Ent probleminin çözümünün varlığı Lagrange çarpanları yöntemi ile ispatlanmıştır. Max(F)Ent probleminin GMax(F)Ent yöntemleri ile elde edilen (MinMax(F)Ent)_m ve (MaxMax(F)Ent)_m dağılımları şeklindeki çözümleri ayrıntılı bir şekilde incelenmiş ve veriyi modelleme açısından farklı uygulama alanlarında birbirleriyle karşılaştırılmıştır. (MinMax(F)Ent)_m ve (MaxMax(F)Ent)_m dağılımlarının performansı Maksimum Bulanık Entropi ölçümü, Ki-Kare ve RMSE kriterleri yardımıyla belirlenmiştir. Bu yapılanlara ek olarak, moment kısıt sayıları arttırıldıkça (MinMax(F)Ent)_m ve (MaxMax(F)Ent)_m dağılımlarının veriyi modellemeye etkisi gözlenmiştir. Sonuçlar, MATLAB 7.10.0 (R2010a) programı kullanılarak elde edilmiştir. Bu sonuçlar, bulanık veri analizi için (MinMax(F)Ent)_m ve (MaxMax(F)Ent)_m dağılımlarının veriyi modellemede başarılı bir şekilde uygulanabilir olduğunu göstermiştir.
Parametrik bootstrap yöntemine dayalı hipotez testleri ve güven aralıkları
Klasik testler, nuisance parametre içeren basit problemler için dahi tam olasılıklı çözüm sağlamayabilirler. Nuisance parametrelerden kaynaklanan problemi gidermek için bir çeşit Monte Carlo metodu olan parametrik bootstrap (PB) yöntemi geliştirilmiştir. PB yöntemi kullanılarak bilinmeyen parametrelerden bağımsız dağılıma sahip test değişkeni elde edilir. Bu test değişkenin dağılımı ile nuisance parametreler içeren problemler için tam olasılıklı çıkarımlar elde edilir. PB yöntemine benzer şekilde genelleştirilmiş p-değer (GPD) yöntemi de Monte Carlo metoduna dayanmaktadır. Bu tez çalışmasında hipotez testleri ve güven aralıkları için PB yöntemine dayanan testlerin klasik testlerin alternatifi olarak kullanımı gösterilmiştir. Behrens-Fisher problemi için PB yöntemine dayanan yeni bir test geliştirilmiştir. GPD yöntemine dayanan yeni bir genelleştirilmiş güven aralığı önerilmiştir. Varyansların eşit olmadığı durumlarda tek yönlü ANOVA için PB yöntemine dayanan testler ile literatürdeki diğer testler karşılaştırılmıştır. Ayrıca iki lognormal anakütlenin ortalamalarını karşılaştırmak için PB yöntemine dayanan yeni bir test geliştirilmiştir. Verilen testleri değerlendirmek için farklı senaryolar altında Monte Carlo simülasyon çalışmaları yapılmıştır. Simülasyon çalışmalarının sonuçları, geliştirilen PB yöntemine dayanan testlerin nuisance parametre içeren problemlerin çözümü için iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir. Ayrıca, literatürde yer alan gerçek hayat problemleri üzerinde verilen yöntemler değerlendirilmiştir.
Aykırı değer durumunda genelleştirilmiş behrens-fısher problemi için düzeltilmiş testler
İkiden fazla anakütlenin ortalamalarının eşitliğinin test edilmesi için gerekli varsayımlar sağlandığında Klasik F-testi yeterince güçlüdür. Anakütle varyansları homojen olmadığında Klasik F-testi bu gücünü kaybetmektedir. Anakütle varyansları homojen olmadığında veya bilinmediğinde ikiden fazla anakütlenin ortalamasının eşitliğinin test edilmesi problemi Genelleştirilmiş Behrens-Fisher problemi olarak adlandırılır. Bahsedilen problemin çözümü için Welch F-testi, Parametrik Bootstrap testi ve Genelleştirilmiş F-testi gibi yaklaşık testler geliştirilmiştir. Normal dağılım varsayımı üzerine geliştirilen bu testler varyans homojenliği varsayımı sağlanmadığında yeterince güçlü testlerdir. Normallik varsayımı farklı sebeplerden dolayı bozulabilir. Bu çalışmada sıklıkla karşılaşılan aykırı değerden kaynaklanan normallik varsayımı bozulması üzerinde durulacaktır. Aykırı değerden kaynaklanan normallik varsayımının bozulmasına karşı güçlü testler elde etmek amacıyla, sağlam tahminciler kullanılarak yaklaşık testlere düzeltmeler önerilmiştir. Konum ve ölçek parametreleri tahmini için kullanılan en çok olabilirlik tahmincileri yerine kırpılmış ortalama ve varyans, medyan ve mutlak medyan sapması ve Huber'in M-tahmincileri kullanılarak testler için düzeltmeler önerilmiştir. Önerilen testlerin performansı testin gücü ve 1.tip hata oranları bakımından Monte-Carlo simülasyon çalışmaları ile incelenmiştir.
Yapısal eşitlik modellemesinde sıralı kategorik verilerin ağırlıklandırılmış ve ağırlıklandırılmamış parametre tahmin yöntemleri ve bilgi kriterlerinin örneklem hacimlerine göre karşılaştırılması
Bu tez çalışmasında, kategorik veriler için Yapısal Eşitlik Modellemesinde (YEM) nasıl çözümleme yapıldığını ve YEM'de kullanılan Weighted Least Square (WLS) ile Robust Ağırlıklandırılmış En Küçük Kareler (WLSMV) tahmin yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak farklı örneklem büyüklüklerinde nasıl sonuçlar verdiği ortaya konulmaya çalışılmıştır. Bu tez çalışmasının bir diğer amacı ise Akaike Information Criteria (AIC) ile Consistent Akaike Information Criteria (CAIC) gibi bilgi kriterlerinin kategorik veriler olduğu zaman nasıl hesaplanacağı ve farklı örneklem hacimlerinde nasıl bir değişim içerisinde olduğunu göstermektir. Son olarak çalışmada teorik olarak anlatılan bilgiler gerçek bir veri üzerinde uygulama yapılıp ve sonuçlar ilgili tablolarda verilmiştir. Farklı örneklem hacimlerindeki simülasyon çalışmaları 1000 defa tekrarlanarak ilgili kriterlerin ortalama sonuçları verilmiştir. Simülasyon çalışması düzenlenirken 4 faktör ve her bir faktörü açıklayan 5'li liker ölçeği ile ölçülmüş 4'er sorudan oluşan yapıdan oluşmaktadır. Simülasyonda WLS ve WLSMV tahmin etme yöntemleri kullanılmıştır. Örneklem büyüklükleri olarak 300-5000 olmak üzere 13 farklı örneklem hacmi seçilmiştir. Analiz sonuçlarına göre WLSMV tahmin etme yöntemi WLS tahmin etme yöntemine göre daha düşük örneklem hacimlerinde daha etkin sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Ayrıca örneklem hacmi arttıkça WLSMV ve WLS tahmin etme yöntemleri arasındaki etkinlik farkının giderek azaldığı ve 3000'den sonraki örneklem hacimlerinde iki yöntem arasındaki farkın yok denecek kadar azaldığı simülasyon çalışmalarında tespit edilmiştir.
Aralık tip-2 bulanık analitik ağ süreci yöntemi ile bankaların hizmet kalitesi performansının değerlendirilmesi
Günümüz rekabet koşullarında gerek kişilerin gerekse şirketlerin birden fazla kriteri göz önüne alarak tercih etmeleri gereken seçenekler söz konusudur. Bu sebeple karar vericiler için süreci kolaylaştıran çok ölçütlü karar verme yöntemleri geliştirilmiştir. Bankaların hizmet kalitesi performanslarının karşılaştırılması da bir çok ölçütlü karar verme problemidir. Hizmet kalitesi söz konusu olduğunda literatürde birden fazla kalite ölçüm ölçeği bulunmaktadır. SERVQUAL ölçeği de en çok kullanılan ölçeklerden biridir. Çok ölçütlü karar verme problemlerinde karar vericilerin duygu ve düşüncelerindeki belirsizlikler bulanık mantıkta yer alan aralık tip-2 bulanık kümeler ile modellenebilmektedir. Bu çalışmada çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan Analitik Ağ Süreci yöntemi ile aralık tip-2 bulanık kümeler birlikte kullanılarak, aralık Tip-2 Bulanık Analitik Ağ Süreci yöntemi ilk kez önerilmiştir. Yöntemin uygulanabilirliği SERVQUAL ölçeği kullanılarak bankaların hizmet kalitesi performansının değerlendirilmesinde gösterilmiştir.
Sınırlı bağımlı değişkenli modeller ve tahminleme yöntemleri
Regresyon modelinde, yalnızca iki değer alabilen veya negatif değer alamayan veya belli aralıklarda değer alan bağımlı değişkenler sınırlı bağımlı değişken olarak tanımlanmaktadır. Sürekli bağımlı değişken belli aralıkta değer aldığında ise bu durum sansürlü veri durumu olarak ifade edilir ve bu durumda yaygın olarak kullanılan klasik sıradan en küçük kareler tahmin edicileri yanlı ve tutarsız sonuçlar verir. Tobit model veya sansürlenmiş normal regresyon modeli bu gibi sorunlara çözüm getirmek için Tobin (1958) tarafından geliştirilmiştir. Ancak tobit modelin en çok olabilirlik tahmini normallik varsayımına dayalıdır ve hata terimlerinin normal dağılmaması halinde etkin olmayan sonuçlar vermektedir. Normallik varsayımının esnetilebilmesi için literatürde çeşitli tahmin ediciler önerilmiştir. Kısmı uyarlamalı tahmin ediciler, normallik varsayımının ihlali halinde önerilen tahmin ediciler arasındadır. Bu tez kapsamında, iyi bilinen sınırlı bağımlı değişkenli modeller ve bu modellere ilişkin tahminleme metotları incelenmiştir. Söz konusu tahmin ediciler, en çok olabilirlik, iki aşamalı heckit, iki aşamalı en küçük kareler, probit ve logittir. Bunun yanında normallik varsayımının bozulmasına karşı genelleştirilmiş normal dağılıma dayalı kısmı uyarlamalı bir tahmin edici ele alınmıştır. Ayrıca farklı hata dağılımları için ele alınan tahmin edicilerin göreli performansları simülasyon çalışması yardımıyla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar göstermiştir ki kısmı uyarlamalı tahmin edicinin performansı hata normal olmadığında en çok olabilirlik tahmin edicisine göre daha iyidir. Ayrıca elde edilen diğer tüm sonuçlar sunulmuş ve ilgili litetatür dikkate alınarak tartışılmıştır.
Performance of spline-based GAM in the presence of outliers and multicollinearity
Generalized additive models (GAMs) are an extension of additive models as generalized linear models (GLMs) are to ordinary linear regression model. There are different approaches of approaching these kinds of models one of which is the smoothing bases approach, where variety alternatives of smoothing functions are used to define the bases of the model matrix. Penalized regression spline which is estimated by penalized regression techniques is one alternative method for representing GAM models. In this thesis, three penalized regression splines; cubic spline, p-spline, and thin-plate spline are proposed to fit GAM for a simulated data. The performance of these smoothers is evaluated and compared for tolerance of the effect of outliers, multicollinearity and both when they exist together. Results of the experiments showed that the GAMs fitted using these nonparametric regression techniques are less prone to multicollinearity and outliers compared to their parametric counterparts. Keywords: Generalized additive models, Smoothing, Penalized regression spline, Outlier, Multicollinearity.
Genelleştirilmiş Weıbull Dağılımları ve parametre tahmini
Weibull dağılımı, güvenilirlik ve yaşam analizi uygulamalarında çok yaygın olarak kullanılan dağılımlardan biri olmasına rağmen monoton olmayan bozulma oranına sahip verilerin modellenmesinde kullanışlı değildir. Bu nedenle, literatürde son yıllarda Weibull dağılımının birçok genelleştirilmiş veya değiştirilmiş halleri önerilmiştir.Bu tez çalışmasında, Weibull dağılımı ve bu dağılımın değiştirilmesi veya genelleştirilmesiyle elde edilen Inverse Weibull, Log Weibull, Üstelleştirilmiş Weibull, Weibull Geometrik, Esnek Weibull, Odd Weibull, Marshall Olkin Extended Weibull ve Gamma Weibull dağılımlarının bazı istatistiksel özelliklerine değinilmiş ve parametre tahminleri yapılmıştır. Ele alınan dağılımların bilinmeyen parametrelerinin tahmini için en çok olabilirlik, en küçük kareler, ağırlıklandırılmış en küçük kareler ve var olmaları durumunda momentler tahmin edicileri kullanılmıştır. Ayrıca her dağılım için kullanılan parametre tahmin edicilerin performansı farklı örneklem büyüklükleri ve parametre değerleri için simülasyon çalışmasıyla değerlendirilmiş ve gerçek veriye dayalı iki farklı uygulama yapılmıştır.
Weibull and log-normal distributions in reliability analysis applications
e life times of the components of an electrical device are oen analyzed in quality-control process. Likewise the Design of Experiment is used mainly to achieve quality but its' application to life times are less common. Life times always associate with Reliability. In this study we focus on application of reliability analysis. e main purpose is to optimize the response by extending the lifetimes of a fan motor. An important point is to determine the stress factors subjected to dierent conditions which signi- cantly eects the life times. Simulation design of weibull and log-normal distributions used to generate failure times and maximum likelihood (ML) applied in the estimation of parameters. A two level factorial experimental design is used to identify the factors that most inuence the lifetimes.
University website design with multivariate statistical techniques in kansei engineering
In this age of advanced technology, every university has a website to endorse their programs and encourage students around the world to join one of their faculties. However, universities give much priority to the functionality and usability of their websites and they give less attention to meet the users' demands for visually attractive websites that satisfy their emotions. This study proposes Factor Analysis (FA), Partial Least Squares (PLS) regression statistical methods and Kansei Engineering to identify elements of website design that are emotionally appealing to 18 - 37 age students in Turkey universities. A total of 22 Kansei words and 9 sample websites of Turkey universities are selected to investigate, 172 students consists of 84 females, and 88 males were asked to evaluate the selected websites using Kansei words (KWs). A 5-point semantic differential scale is used to evaluate the relationship between website elements and KWs. Multivariate Statistical Methods such as FA and PLS regression were performed to explore the most influential KWs and the corresponding websites. The results showed the highest and the lowest rating websites, the website categories that have a positive and negative impact on students Kansei. The outcome implied that the FA and PLS regression and Kansei Methodology in this study played a crucial role in website design in terms of satisfying users' demands in this study. Keywords: Factor Analysis; PLS regression; Kansei Engineering; Visual design; Kansei Words.
Splayn ve entropi optimizasyon modelleri ve uygulamaları
Bu tez çalışmasında taban fonksiyonlar yardımıyla oluşturan splaynlardan bahsedilmiştir. Parametrik olmayan B-splayn, düzeltme splayn, cezalı splayn ve onların toplamsal ve genelleştirilmiş toplamsal modelleri farklı veri seti ve simülasyon çalışmalarıyla incelenmiştir. Bazı problemlerde açıklayıcı değişkenin doğrusal etki göstermediği, cezalı splayn ve düzeltme splayn yardımıyla farklı modellerde bu değişkenlerin daha iyi sonuç verdiği gösterilmiştir. Regresyon problemlerinde pürüzlülük ceza yaklaşımında farklı yöntemle uygun optimum düzeltme parametresi seçimi gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, dağılım fonksiyonu tahmininde farklı splayn yöntemler kullanılmıştır. Dağılım fonksiyonunu tahmin etmek için kullanılan Entropi Optimizasyon yöntemleri incelenmiştir. Bilinen istatistiksel dağılımlara uymayan rassal değişkenin Entropi Optimizasyonu ve Genelleştirilmiş Entropi Optimizasyonu yardımıyla dağılım fonksiyonları elde edilmiştir. MaxEnt ve MinxEnt dağılımları ve onların genelleştirilmiş versiyonu MinMaxEnt, MaxMaxEnt ve MaxMinxEnt dağılımları farklı veri setleri üzerinde splayn yöntemlerle karşılaştırılmıştır. B-splayn, düzeltme splayn, cezalı splayn oluşturmak için R programında farklı fonksiyonlar yazılmıştır. Ayrıca MinMaxEnt, MaxMaxEnt ve MaxMixEnt dağılımlarını elde etmek için R programında yazılan fonksiyonla iki gerçek veri seti için dağılımlar kurulmuştur.
Solution approaches for multi objective parallel machine scheduling problems
This study considers the multi-objective parallel machine scheduling. A novel algorithm with name Sequence Job Minimum Completion Time (SJMCT) is proposed for unrelated parallel machines and non-identical jobs to minimize the two objectives. These objectives are minimization of maximum job completion time and total tardiness when each job is assigned only to one machine at time. The proposed algorithm's performance is compared with some common dispatching rules based on a small size problem (four machines and nine jobs). Because of the complexity in multi-objective parallel machine scheduling problems, for large size problems, two novel metaheuristic algorithms SJMCT-NSGA-II based on Non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) and SJMCT-SPEA-II based on Strength Pareto evolutionary algorithm (SPEA-II) are proposed to obtain Pareto optimal solutions. The simulation results for 272 tests are reported to show the efficiency of these two algorithms. Two test problems of simulation experiences are done to study effects of the different parameters. In the simulations, the effects of generation numbers and job numbers are investigated. The results demonstrate that the proposed SJMCT-SPEA-II has better performed than the SJMCT-NSGA-II. Besides choosing the appropriate performance measures, Spacing and Spread Diversity Metrics are also ensured this result. Finally, the conclusions and some directions for future research are reported.
İnfluencerlara duyulan güvenin marka imajı, satın alma niyeti ve davranışlarına etkisi
Son zamanlarda sosyal medya sayesinde influencerların ürün pazarlaması büyük ilgi görmektedir. Bu çalışmada influencerların ürün/hizmet satın alma üzerindeki etkisi önerilen model yardımıyla incelenmiştir. Araştırmada önerilen model, satın alma niyetinin öncülleri olarak iki kişisel özelliği (sosyal çekicilik ve fiziksel çekicilik) ve üç niteliği (marka imajı, uzmanlık ve güvenilirlik) değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Modeldeki faktörler arasındaki ilişkiler için önerilen hipotezler ve 6 faktör arasındaki ilişkileri açıklayan modelin uyumu bu çalışma kapsamında incelenmiştir. Veriler, influencerlar tarafından yapılan paylaşımlar izlendikten sonra ürün/hizmet satın alan katılımcılarla yapılan bir anket yoluyla toplanmıştır. Araştırma modelinin ve hipotezlerin uyumu, Kısmi En Küçük Kareler Yapısal Eşitlik Modellemesi (KEKK-YEM) yöntemi ile SmartPLS (v.4.0.9.2) paket programı kullanılarak analiz edilmiştir. Analiz sonucunda sınanan 16 hipotezden 7 tanesi desteklenmemiştir. Hipotez testi sonuçlarına göre en yüksek ilişki katsayısının marka imajı ile satın alma niyeti arasındaki ilişkide olduğu görülmüştür.
Sosyal medyanın sağladığı bilimsel hizmet kalitesinin ölçülmesi ve öğrencilerin akademik performansına etkisi: YouTube örneği
YouTube en popüler sosyal medya sitelerinden biridir. YouTube 'un üniversite öğrencileri tarafından yoğun bir şekilde kullanılmasının akademik performansları üzerinde birçok etkisi vardır. Bu çalışma, YouTube 'un sunduğu bilimsel hizmetlerin kalitesini etkileyen faktörleri ve bunların YouTube 'un akademik kullanımında davranışsal niyet üzerindeki etkisini araştırmak amacıyla gerçekleştirmiştir. Çalışmada, Teknoloji Kabul Modeli (TKM) temel alınarak bir araştırma model önerilmiştir. TKM 'deki faktörlere ilave olarak önerilen araştırma modelinde; YouTube video kalitesi (VK), içerik zenginliği (İZ) ve kaynak güvenilirliği (KG) yer almaktadır. Temel olarak eklenen bu faktörlerin algılanan fayda (AF), algılanan kullanım kolaylığı (AKK) ve öğrencilerin akademik performanslarına yönelik davranışsal niyetleri (DN) üzerindeki etkiler yapısal eşitlik modellemesi (YEM) yardımıyla incelenmiştir. Bu amaçla, modelin faktörlerini ölçmek için literatürden yararlanarak bir anket tasarlanmış, anket sosyal medyada paylaşılmış ve uygulama üniversite öğrencilerinin gönüllü olarak katılmalarıyla gerçekleştirilmiştir.
Türkiye'de ortaya çıkan depremlerin magnitüdlerine göre Markoviyen yapısının kümeleme analizi ile incelenmesi
Bu çalışmada, Türkiye'nin 1 Ocak 1980 ve 31 Aralık 2022 tarihleri arasında meydana gelen depremleri, magnitüd değerlerine göre Markoviyen yapıları ve k-means kümeleme analizi ile incelenmiştir. Türkiye'nin koordinat sistemi, 114 birim kareye ayrılmıştır. Bu birim karelerdeki magnitüd değerleri 3-4, 4-5 ve 5 ve üzeri olarak üç duruma ayrılmıştır. Magnitüdü 5 ve üzeri olan 3. durumun yetersiz sayıda olması nedeniyle, bu durum fay hatları göz önünde bulundurularak altı birim kare birleştirilip 65 birime indirgenmiştir. Bu birimler için geçiş matrisleri tahmin edilmiştir. 65 birim için geçiş olasılıkları hesaplanmıştır. Geçiş Matrisleri, Limit Dağılımı ve Ortalama Geri Dönüş Zamanları hesaplanarak, bu birimler kümeleme analizine hazırlanmıştır. Küme sayısını belirlemek için hiyerarşik kümeleme metodu kullanılmış ve dendrogram yardımıyla küme sayısı dört olarak belirlenmiştir. Çalışma sonucunda, geçiş matrislerine göre oluşturulan kümelerde, üç durum için geçiş olasılıklarının benzerlik gösterdiği tespit edilmiştir. Limit dağılımlarında 3. ve 4. kümeler öne çıkmaktadır. Ortalama geri dönüş zamanlarına göre yapılan küme analizinde ise üç kümenin belirgin olduğu gözlenmiştir.
Bulanık analitik hiyerarşi süreci ve bulanık TOPSIS yöntemleri ile motosiklet tipi seçimi
Bu çalışmada, motosiklet tipi seçiminde karşılaşılan zorlukları aşmak ve kullanıcılar için en ideal motosiklet tipini belirlemek amacıyla Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (FAHP) ve Bulanık İdeal Çözüme Benzerlik Yoluyla Tercih Sıralama (FTOPSIS) yöntemleri ayrı ayrı uygulanarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Çalışmada, motosiklet kullanıcıları ile motosiklet satıcılarının görüşlerine dayalı olarak, literatür taraması yapılarak ve motosiklet satış sitelerindeki filtreleme seçenekleri gözlemlenerek altı motosiklet tipi (Chopper, Touring, Enduro, Naked, Scooter ve Supersport) ve dört ana kriter (Motor Bloğu, Tasarım, Performans, Maliyet) ile dokuz alt kriter (Motor Hacmi, Motor Gücü, Konfor, Görünüm, Yük Taşıma Kapasitesi, Hız, Güvenlik, Fiyat ve İşletme Maliyeti) belirlenmiştir. Bu kriterler ve alternatifler, üçgensel bulanık sayılar kullanılarak değerlendirilmiş ve motosiklet tipleri sıralanmıştır. FAHP yönteminde ikili karşılaştırmalarla kriterlerin ağırlıkları belirlenerek her bir kriterin motosiklet tipi seçimi üzerindeki etkisi tespit edilmiştir. FTOPSIS yöntemi kullanılarak ise her bir alternatifin pozitif ve negatif ideal çözümlere olan uzaklıkları hesaplanmış ve bu uzaklıklar doğrultusunda belirlenen kriterlere göre motosiklet tipleri sıralanmıştır. Çalışmanın sonuçları, motosiklet satın almak isteyen tüketiciler ile motosiklet pazarında faaliyet gösteren firmalara rehberlik edecek nitelikte olup, motosiklet tipi seçiminde çok kriterli karar verme yöntemlerinin etkinliğini ortaya koymaktadır.
Bazı dağılımlar için sansürlü örnekleme modellerinin incelenmesi
Yaşam analizi, özellikle tıp, mühendislik ve sosyal bilimler gibi disiplinlerde önemli bir rol oynamakta olup, belirli bir olayın gerçekleşme zamanını inceleyen istatistiksel yöntemleri kapsar. Ancak sansürlü veri setleri, eksik veya gözlenemeyen bilgiler nedeniyle geleneksel analiz yöntemlerinin etkinliğini sınırlar. Bu çalışmada, parametrik yaklaşımlar kullanılarak sansürlü veriler için parametre tahminleri değerlendirilmiştir. Çalışmanın birinci bölümünde sansürlü veri durumunda dağılımların parametre tahmini ile ilgili literatür araştırması yapılmıştır. İkinci bölümünde temel tanım ve kavramlar ele alınmış, üçüncü bölümünde sansürleme hakkında bilgi verilmiştir. Son bölümde ise yaşam analizinde yaygın olarak kullanılan bazı dağılımların sansürlü veri durumunda parametre tahminleri detaylı olarak ele alınmıştır.
Arap ülkelerinde çıkan isyanların incelenmesi
2010 yılında Tunus'ta bir gencin kendisini yakması ile başlayan protestolar ülke içerisinde çok ses getirmiştir. Tunus'tan etkilenen diğer Arap ülkelerinde de küçük ya da büyük çapta olaylar yaşanmış ve yaşanan olaylar Arap Baharı olarak adlandırılmıştır. Tunus'ta yaşanan olayların diğer Arap ülkelerinde de bu denli ses getirmesinin nedeni ülkelerin siyasi, politik, ekonomik ve sosyal açıdan birbirleri ile büyük benzerlikler gösterir iken diğer dünya ülkelerinden de benzer oranda ayrılmalarıdır. Arap ülkeleri genel anlamda birbirleri ile büyük benzerlikler gösterirken, yaşanan isyanlar kimi ülkede iç savaşa dönüşürken kimi ülkede küçük protestolar olarak kalmıştır. Çalışmada yaşanan olayların düzeylerinin hangi sebeplerden farklı olabileceği konusuna değinilmiştir. Tunus, Mısır, Libya, Yemen, Suriye ve Bahreyn büyük çapta olayların yaşandığı ülkeler olur iken Cezayir, Fas, Irak, Kuveyt, Lübnan, Sudan, Suudi Arabistan, Umman ve Ürdün küçük çapta olayların yaşandığı ülkelerdir. Çalışmada ülkelere dair sosyal, ekonomik ve siyasi bir takım değişkenler bazında nasıl gruplandıkları gözlemlenmiş ve büyük çapta olayların yaşandığı ülkeler ile küçük çapta olayların yaşandığı ülkeler ile aynı sınıflamaya dâhil olduğu görülmektedir. Arap ülkelerinde çıkan isyanların başlıca nedeni olarak ülkelerdeki demokrasi eksikliği gösterilmektedir. Bu varsayım doğrultusunda ülkelerinden demokrasi endeksi değerleri ve liderlerin ülkeyi yönetme süreleri incelenmiştir. Diğer bir varsayım ise Arap ülkelerinde etnik yapının çok fazla çeşitlilik göstermesidir. Bu bağlamda ülkelerin kabilecilik (tribalizm) endeks değerleri de incelenmiş ve demokrasi endeksi ve kabilecilik endeksi arasındaki ilişki incelenmiş ve değişkenlerin birbirleri ile olan etkileşimleri ortaya konmuştur.
Bayesçi multinomiyal lojistik regresyon
This thesis discusses the applicability of Bayesian multinomial logistic regression model on the prediction of happiness of Somaliland youth by two variables; age and educational level. It presents two approximate methods on multinomial logistic regression estimation; classical method and Bayesian method or Markov Chain Monte Carlo (MCMC), to obtain the marginal posterior density for the parameters. A comparison of these two methods is carried out to determine the usefulness of Bayesian method on multinomial logistic regression estimation. R and WinBUGS (Bayesian Inference using Gibbs Sampling) programs have been used to fit the model. As both of these two methods have suggested; happiness increases with educational level and decreases with age. In addition, it is also shown that Bayesian Multinomial logistic regression is useful in direct computations and it produces very accurate approximations to the posterior density.
Application of generalized estimating equations (GEE) for real longitudinal data
Every statistician's goal is to obtain optimal statistical models and then estimate the parameters of these models to make inferences. Selecting an appropriate statistical method actually requires careful thinking about how data should be collected and what they measure, but normally raw data is sometimes overcome the classical assumptions of statistics which inhibit access to good estimates. We addressed the problem of correlated data which is one of the most important assumptions in estimation methods. Many solutions were developed to solve this problem; however our goal is always to get sufficient solution. The Generalized Estimating Equations (GEE) have become a popular approach that provides a sufficient solution for the data that occur in correlation condition. An important feature of the GEE methodology takes into account the type of correlation effect ("working correlation structure"). In this thesis, initially we will give an overview of Generalized Linear Models (GLM) algorithms and their techniques of getting estimates; which the GEEs had presented in the GLM environment. In addition GLMs have an important utility that is ability to derive statistics and properties for group of data which based on likelihood, that makes statisticians create methods within the GLMs framework, but it require independence where sometimes is not applicable. Additionally, we will make comparison for estimated parameter and standard errors between models which solved the correlated data and GEE. There are many kinds of correlated data in social sciences; we used longitudinal data as an example. Key Words: Generalized Estimating Equations (GEE), Quasi Likelihood, Longitudinal Data, Correlation Effect
New technique for high dimensional data : robust linear regression using L1-penalized mm-estimation
Large datasets, where the number of predictors p is larger than the sample sizes n, have become very popular in recent years. These datasets pose great challenges for building a linear good prediction model. In addition, when dataset contains a fraction of outliers and other contaminations, linear regression becomes a difficult problem. Therefore, we need methods that are sparse and robust at the same time. In this thesis, we employed the approach of MM estimation and proposed L1-Penalized MM-estimation (MM-Lasso) as a new estimation method. Our proposed estimator uses sparse LTS estimator as initial estimator to compute penalized M-estimator getting sparse modeli estimation with high breakdown value and good prediction. We implemented MM-Lasso by using C programming language and calling it from R package. To evaluate our proposed estimator, we extended the SimFrame R package, which is a general framework for simulation studies in statistics. We generated three data models to represent low, moderate and high dimensional data. We also implemented the function for generating the data for the contamination. Simulation study shows that the MM-lasso estimation has better prediction performance than its competitors in the presence of leverage points.
Parametrik olmayan çoklu karşılaştırmalarda p-değeri bazlı düzeltme yöntemlerinin performanslarının incelenmesi
Çoklu karşılaştırma problemi birden fazla istatistiksel karşılaştırmanın eş zamanlı olarak yapıldığı zaman ortaya çıkmaktadır. 2'den fazla grubun karşılaştırılması işleminden sonra eğer küresel H0 hipotezi reddedilirse farklı olan grupları belirlemek için çoklu karşılaştırma testleri kullanılmaktadır. Hipotezler eş zamanlı karşılaştırılırken, karşılaştırılan hipotez sayısı arttıkça en az bir doğru H0 hipotezini yanlışlıkla reddetme olasılığı artmaktadır. Bu durumda araştırmacı m adet hipotezi eş zamanlı test ederken tip I hatanın artmamasını isteyecektir. Çoklu karşılaştırmalarda tip I hata enflasyonunun önüne geçmek amacı ile literatürde birçok düzeltme yöntemleri yer almaktadır. Bu çalışmada, p-değerini düzelten yöntemler incelenmiştir. Bu çalışmada, p-değerini düzelten ve deneysel hatayı (FWER) istenen düzeyde tutan 8 farklı yöntem 5 farklı dağılım altında incelenmiştir. 2. bölümde, çoklu karşılaştırmalar, hata oranları, güç tanımları ve sıra toplamlarını baz alan Dunn çoklu karşılaştırma testi açıklanmıştır. 3. bölümde, düzeltme yöntemlerinden tek aşamalı Bonferroni ve Šidák, azalan aşamalı Holm ve Holland-Copenhaver, artan aşamalı Hochberg, Hommel ve Rom yöntemleri ve iki aşamalı Li yöntemi incelenmiştir. 4. bölümde, bu incelenen yöntemler ile örnek bir uygulama yapılmıştır. 5. bölümde ise bu yöntemlerin simülasyon ile 3, 4, 5 ve 6 grup için farklı örneklem büyüklüklerinde deneysel hata ve güç bakımından karşılaştırmaları yapılmıştır. Sonuç olarak, Hommel ve Li yöntemlerinin diğer yöntemlerden daha güçlü olduğu, ancak Li yönteminin deneysel hatayı belirlenen nominal seviyede koruyamadığı görülmüştür. Bonferroni ve Šidák yöntemlerinin ise karşılaştırılan hipotez sayısı arttıkça tutuculuğunun arttığı saptanmıştır.
Çok gruplu yapısal eşitlik modeli ile indirim marketi ve süpermarket için müşteri sadakatini etkileyen faktörlerin belirlenmesi
Bu tezde iki farklı market grubu olan indirim marketleri ve süpermarketler için müşteri sadakatini etkileyen faktörler belirlenip, aralarında karşılaştırma yapılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda SOBAG 110K098 numaralı "Süpermarketlerde Müşteri Sadakatini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi" başlıklı projeden elde edilen verilerin sadece indirim marketine ve süpermarkete ait kısımları kullanılarak, 855 örneklem verisi ile çalışılmıştır. Müşteri sadakatine etki eden unsurlar belirlenmeye çalışılıp, müşteri sadakati, müşteri memnuniyeti, güven, karşılaştırmalı fiyat algısı, indirim algısı, değer algısı, hizmet ve ürün kalitesi algısı latent değişkenleri için ölçme modeli kurulmuştur. İki grup arasında karşılaştırma yapabilmek için ölçme değişmezliği incelenmiş, kısmi metrik değişmezlik sağlanmıştır. Müşteri sadakati için yapılan araştırmalar dikkate alınarak oluşturulan yapısal modelin geçerli olup olmadığı yapısal eşitlik modelleri ile araştırılmıştır. Modelin geçerliliği sağlandıktan sonra da iki grup market için, müşteri sadakatini etkileyen faktörler ve bu faktörlerin arasındaki ilişkiler çok gruplu yapısal eşitlik modelleri ile incelenmiştir. Tüm bu analizlerin yapılmasında Mplus 6.1 paket programı kullanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, indirim marketi ve süpermarket için, müşteri sadakatinin üzerinde en çok etkisi olan faktörün müşteri memnuniyeti olduğu sonucuna varılmıştır. Ancak süpermarket için müşteri memnuniyetinin müşteri sadakati üzerindeki istatistiksel olarak anlamlı ve pozitif etkisinin, indirim marketine göre daha fazla olduğu görülmüştür. Bununla birlikte, indirim marketinde müşteri sadakatinde güvenin ve değer algısının doğrudan pozitif etkisi istatistiksel olarak anlamlı bulunmuş ancak, süpermarket için bu faktörlerin müşteri sadakati üzerinde doğrudan pozitif etkisine rastlanmamıştır.
Kredi kartı kullanım alışkanlıkları üzerine gizli sınıf analizi
Gizli değişken; yetenek, tutum, yeterlilik gibi gözlemlenemeyen veya doğrudan ölçülemeyen bir değişkendir. Gizli değişken modelleri gözlenen değişkenler aracılığıyla gizli değişken yapılarını incelemek için geliştirilmişlerdir. Bu çalışma, Türkiye'de faaliyet gösteren özel bir banka ile çalışan müşterilerin, kredi kartı işlemlerini hangi bankacılık kanallarını kullanarak yaptıklarına ve kredi kartı özelliklerinden genel memnuniyetlerine yönelik sınıflandırılmasını ve tutumlarının incelenmesini içermektedir. Müşterilerin bankacılık kanallarını kullanma tercihleri bir tutum olduğu için gizli değişken olarak belirlenmiştir. Bankacılık kanalları bu tutuma göre sınıflandırılmış ve gizli sınıf analizi ile bu sınıfların özellikleri belirlenmiştir. Benzer şekilde müşteriler kart özelliklerinden duydukları memnuniyete göre de sınıflandırılmıştır. Analiz sonucunda kanal kullanım tercihlerinde 5, kart özelliklerinden memnuniyete göre 4 gizli sınıfın olduğu gözlemlenmiştir. Bu sınıfların ya da kanal kullanım tercihlerinin, eğitim ve yaş gruplarına göre incelenmiştir. Anahtar Kelimeler: Gizli Sınıf Analizi, Kredi Kartı, Müşteri Memnuniyeti.
Nitel tercih modelleri, çoklu logit, probit modeller ve bir uygulama
iki veya daha fazla değer alan gölge değişkenler bağımlı değişken olarak regresyonmodellerinde yer alabilmektedir. Bağımlı değişkenin nitel özellikte olduğu nitel tercihmodelleri ikili ve çoklu olmak üzere iki gruba ayrılmaktadır. Her iki tip modelde de temelamaç tercih olasılığının belirlenmesidir.kili tercih modelleri karar birimlerinin iki alternatif arasından bir seçim yapmakla karşıkarşıya olduğunu ve seçimin karar birimlerinin karakteristik özelliklerine bağlı olduğunuvarsaymaktadır. Probit ve logit model arasındaki fark, probit model normal dağılım ilebağlantılı iken, logit model lojistik dağılım ile bağlantılıdır.Çoklu tercih modellerinde karar birimleri ikiden fazla tercih ile karşı karşıyadır. Kategorikdeğişkenler sıralı, sıralı olmayan ve ardışık olmak üzere üç grup halinde sınıflandırılmaktadır.Bu kategorik değişkenler kullanılarak çeşitli çoklu tercih modelleri oluşturulmaktadır. Kararbirimlerinin tercihlerinin açıklanmasında rasgele fayda modelinden yararlanılmaktadır. Biralternatife ilişkin rasgele fayda, gözlenen veya sistematik bileşen ile gözlenemeyenbileşenlerin toplamları olarak ifade edilmektedir. i . alternatifin seçilme olasılığı, bualternatifin seçilmesiyle elde edilecek fayda olan U in ' in seçim sepetindeki diğer tümalternatiflerin seçilmeleriyle elde edilecek olan faydaya eşit veya bu faydadan büyük olmaolasılığına eşittir. Çoklu logit modelde hata terimlerinin birbirinden bağımsız ve özdeş olarakWeibull dağılımlı oldukları varsayılmakta iken çoklu probit modelde hata terimlerinin çokdeğişkenli normal dağılıma uygun oldukları varsayılmaktadır.Bu uygulamada bireyler çalışma statülerine göre beş gruba ayrıldı ve bu statü değerleribağımlı değişken olarak kullanıldı. Sıralı probit ile sıralı logit model uygulamaları yapıldı veher birey için gruplara ilişkin olasılıklar hesaplandı.Anahtar kelimeler: Gölge değişken, nitel tercih modelleri, sıralı probit, sıralı logit,rasgele fayda.JÜR :1. Doç. Dr. Ali Hakan BÜYÜKLÜ (Danışman) Kabul Tarihi: 15.03.20062. Yrd. Doç. Dr. Doğan YILDIZ Sayfa Sayısı : 1543. Yrd. Doç. Dr. Osman Zeki ÇET NKAYA
Hata paylarının normal dağılmaması durumunda tek değişkenli klasik regresyonda alternatif tahmin yöntemleri
Regresyon parametreleri tahmin yöntemleri içinde en çok bilinen ve kullanılan yöntemolan ?En Küçük Kareler? yöntemi, tahmin edicilerin ilgili parametreleri için, ?hipoteztestleri yapabilmek ve güven aralığını belirleyebilmek? için hata paylarının normaldağılıma uymasını öngörmektedir.Hata paylarının normal dağılmaması durumunda, hipotez testleri sonuçları ve bulunangüven aralıkları hatalı sonuçlar vermektedir. Ayrıca, veri kümesinde sapan değerlerinolması durumunda da, En Küçük Kareler tahmin edicileri ve hipotez testlerininsonuçları etkilenmektedirler. Bu gibi durumlarda, sapan değerlerin etkisini azaltmakiçin daha robust olan, yani, varsayımlardan sapmalardan bağıl olarak daha azetkilenen, alternatif tahmin ediciler kullanılabilir. Kısacası, Robust regresyonmetodolojisi, En Küçük Kareler yönteminin güvenilir sonuçlar vermediği durumlardadaha kesin sonuçlar elde edebilmek amacıyla ortaya konulmuş bir metodolojidir.Çalışmada, Robust Regresyon yöntemlerine başvurma koşulları incelendikten sonra L1tipi regresyon olarak da adlandırılan En Küçük Mutlak Sapmalar Yöntemi ve Huber'inM-Regresyon Yöntemi incelendikten sonra M-tipi tahmin edici için Tukey, Hampel veAndrews yaklaşımları irdelenmiştir. Daha sonra da konular için uygulamaya yerverilmiştir.Anahtar kelimeler: Robust Regresyon, En Küçük Mutlak Sapmalar Regresyonu, M-Regresyon, hataların normal dağılmaması.
Aktüaryal teknikler ve bireysel emeklilik uygulamaları
Bir ülkenin ekonomik gelişmişliği ile finansal sistemin işlerliği ve karmaşıklığı arasındadoğrudan bir ilişki vardır. Finansal sistem, fonların üretken yatırım seçenekleriolmayan ekonomik birimlerden yatırım seçeneğine sahip birimlere aktarılmasınısağlayarak ekonomik sistem içinde önemli bir işlevi gerçekleştirir.Aktüerya, finansal sistem içerisinde, sigortacılık tekniği ile buna ilişkin yatırım,finansman, demografi konularında ve yangın, fırtına hastalık gibi riskler için verilenteminatlar karşılığında olasılık ve istatistik teorileri uygulanarak, yasal düzenlemelereuygun prim rezerv ve kar paylarının hesaplanarak tarife ve teknik esaslarınhazırlanmasını kapsar. Sigorta sektörü için tüm rizikoların tarife fiyatlarınınhesaplanmasında uygulanır.Sosyal güvenlik sisteminde reform ile bireysel emeklilik ve aktüaryal teknikler anakonumuz olacaktır. Bireysel emeklilik kişilerin geleceğine yatırım yaparken, ülkesermayesine katkıda bulunmalarını sağlayan bir sistemdir. Her konuda alınankararlarda olduğu gibi; bireysel emeklilik de de, uygulamaya konulduktan sonra eldeedilen sonuçlarının değerlendirilmesi ve bir geri besleme mekanizmasının sağlanmasıkarar alma sürecinin başarısı için zorunludur. Bireysel emeklilik fonları yatırımsürecinin başarısı, beklenen amaçların ( özellikle beklenen getirinin ) elde edilipedilmediğinin değerlendirilmesi olacaktır.
Gözlenemeyen sınıf analizi ve uygulama
Gözlenemeyen yapı analizleri içerisinde yer alan gözlenemeyen sınıf analizi, genel olaraksosyal bilimler alanında gözlenebilen(manifest) değişkenler aracılığıyla gözlenmeyen(latent)sınıfların, yapıların ortaya çıkarılması amacıyla kullanılır.Bu çalışmada Bursa Metropol alan üzerinde yapılan Kent Kültürü ve Kentlilik Bilinci anketçalışmasında yer alan ve kente aidiyeti belirlemede etkili olan gözlenebilen değişkenleraracılığıyla bu alanda yaşayan bireyler gözlenemeyen sınıflara ayrılmıştır.Sınıflandırma analizi sırasında farklı gözlenemeyen sınıf modelleri denemeleri sonucundamodelleme sürecinde kullanılan kriterler aracılığıyla veri seti iki gözlenemeyen sınıfaayrılmıştır. Elde edilen gözlenemeyen sınıflar üzerinden yapılan farklılık analizleri sonucundaise Bursa metropol alanda yaşayan bireylerin çeşitli kriterler açısından farklılık gösterdiğibelirlenmiştir.
CHAID analizi ve bir uygulama
Bilimsel çalışmalarda önemli istatistiksel problemlerden biri olayı önemli derece etkileyenfaktörleri veya bu faktörlerin hangi seviyesinde etkinin yüksek olduğunun belirlenmesidir.Veri madenciliğinde karar ağaçları metotları bu problemi çözmek için geniş veri setlerineuygulanması, görsel açıdan kolay anlaşılır olması, varsayımlarının diğer istatistikselyöntemlere göre az olması gibi nedenlerden dolayı tercih edilmektedir. Karar ağaçları içindeCHAID kategorik değişkenlerdeki karmaşık etkileşim veya kombinasyonları bulan biryöntemdir. Yöntem, anakütleyi bağımlı değişkeni en önemli açıklayıcı değişkene göre altgruplara veya bölümlere tekrarlı olarak ayırmaktadır. lk temelleri AID yöntemi ile atılankarar ağacı modelleri arasında en çok kullanılan ve bilgisayar ortamında hesaplamaları olanteknikler CHAID, C&RT ve QUEST'dir. AID yönteminde bağımlı değişkeni en iyi açıklayanaçıklayıcı değişkene göre ikili alt gruplar oluşturulmaktadır. CHAID yöntemi AID yönteminingeliştirilmiş hali olup bağımlı değişkeni çoklu alt gruplara ayrılabilmektedir. Alt gruplaraayırma işlemini yaparken açıklayıcı değişkenlerin kategorileri ki-kare istatistiklerikullanılarak birleştirilir ve yeni kategoriler oluşturulur. CHAID yöntemi müşteri ilişkileriyönetimi (CRM) çalışmalarında, müşterilerin belli özelliklerine göre sınıflamalarda, tıpalanında hastaların sınıflandırılmasında sıkça kullanılmaktadır.Anahtar Kelimeler: CHAID analizi, AID analizi, kategorik değişken, çoklu alt grup,karar ağaçları.
Özel bir bankanın kredileri ile mevduatları arasındaki ilişkinin istatistik yöntemleriyle incelenmesi
Günümüzde dayanıklı ve dayanıksız tüketim malları ile konuta olan aşırı talep ister istemezBankacılık Sektörü'nün ilgisini krediler üzerine yoğunlaştırmıştır. Bunun yanısıra ticarikredilerin de varlığı bankaların verdiği kredileri mercek altına alınmasını gerekli kılmaktadır.Bu çalışmada, mevduat ile krediler arasındaki bağlantı regresyon analizi ve yapay sinir ağlarıyöntemi ile incelenmeye çalışılarak mevduatın yarattığı krediler ile bir analiz yapılmayaçalışılmıştır. Ayrıca her iki yöntemde karşılaştırılarak yapay sinir ağları yönteminin ad hocbağıl olarak daha üstün olduğu sonucuna varılmıştır.
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.
İstatistiksel kalite kontrol yöntemleri ve uygulamalar
oz YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALAR Mahmude Revan ÖZKALE ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI Danışman : Doç. Dr. Selahattin KAÇIRANLAR Yıl: 2004, Sayfa: 195 Jüri : Doç Dr. Selahattin KAÇIRANLAR : Prof. Dr. Fikri AKDENİZ : Yrd. Doç. Dr. Funda YILDIRIM Kalite kontrol, üretim aşamasında spesifikasyonlara uymayan ürünlerin ayrılması ve bu ürünlerin engellenmesi anlamına gelmektedir. Bu amaçla bir tek kalite karakteristiğinin kontrolü için tek değişkenli kalite kontrol grafikleri, birden fazla kalite karakteristiğinin kontrolü için çok değişkenli kalite kontrol grafikleri kullanılmaktadır. Tek değişkenli kalite kontrolde kontrol dışı durumun kaynağmm belirlenmesi kolayken çok değişkenli kalite kontrolde bazı özel tekniklerin kullanılması gerekmektedir. Mason- Young-Tracy ayrışımı bu tekniklerden bir tanesi olup bir uygulama üzerinde gösterilmiştir. Anahtar Kelimeler: Kalite Kontrol, Tek Değişkenli Kalite Kontrol, Çok Değişkenli Kalite Kontrol, Mason- Young-Tracy Ayrışımı
Faktör analizi modellerinin belirlenebilirliği ve genelleştirilmiş inverslerin kullanımı
öz DOKTORA TEZt FAKTÖR ANALİZİ MODELLERİNİN BELİRLENEBİLİRLIGİ VE GENELLEŞTİRİLMİŞ İNVERSLERİN KULLANIMI Seval SÜZÜLMÜŞ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI Danışman: Prof.Dr. Sadullah SAKALLIOĞLU Yd: 2005, Sayfe: 145 Jüri: Prof.Dr. Sadullah SAKALLIOĞLU Prof.Dr. Fikri AKDENİZ ProfDr. H.Altan ÇABUK Prof.Dr. İhsan ÜNVER Doç.Dr. Selahattin KAÇIRANLAR Bu tezde, faktör analizi modelinin belirlenmesi, boyut indirgeme anlamında kullanılan temel bileşenler analizi incelenerek faktör analizi modeli ile benzerliği ve farklılığı araştırılmıştır. Faktör analizi modelindeki parametre tahminleri için verilen yöntemler (temel bileşenler analizi, maksimum likelihood, ağırlıklandınlmamış en küçük kareler ve genelleştirilmiş en küçük kareler yöntemi) incelenmiştir. Bu yöntemlerde £ varyans-kovaryans matrisi pozitif tanımlıdır. Az sayıda çalışmada genelleştirilmiş invers kullanımına rastlanıldığından, bu nedenle yaptığımız çalışmada £ matrisinin negatif olmayan tanımlı olması durumunda, parametre tahmini için genelleştirilmiş inverslerin kullanılması da ele alınarak faktör analizi incelenmiştir. Yapılan çalışmalar sayısal örnekle desteklenmiştir. Anahtar Kelimeler: Faktör Analizi, Temel Bileşenler Analizi, Faktör Döndürmesi, Genelleştirilmiş invers.
Bazı parametrik olmayan istatistiksel yöntemlerin incelenmesi
ÖZYÜKSEK LİSANS TEZİBAZI PARAMETRİK OLMAYANİSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN İNCELENMESİGülesen ÜSTÜNDAĞÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜİSTATİSTİK ANABİLİMDALIDanışman: Prof. Dr. Sadullah SakallıoğluYıl: 2005, Sayfa :191Jüri: Prof. Dr. Sadullah SakallıoğluProf. Dr. Altan ÇabukDoç. Dr. Selahattin KaçıranlarParametrik olmayan istatistiksel yöntemler, parametrik bir testle ilgili birveya daha fazla varsayım sağlanmadığında kullanılmak üzere parametrik istatistikselyöntemlere alternatif olarak geliştirilmiştirBu çalışmada bazı parametrik olmayan istatistiksel yöntemler incelenmiştir.Bu amaçla, çalışmanın birinci bölümünde parametrik olmayan istatistiksel yöntemlerhakkında önbilgi verilmiş, bu yöntemlerin tarihsel gelişimi açıklanmış ve parametrikile parametrik olmayan istatistikler arasındaki ilişki ele alınmıştır. İkinci bölümde tekörneklem ve iki bağımsız örneklem için bazı parametrik olmayan istatistikselyöntemler incelenmiştir.Üçüncü bölümde değişimin eşitliği için parametrik olmayanistatistiksel testler üzerinde durulmuştur.Anahtar Kelimeler: Parametrik olmayan istatistik, İşaret testi, Mann-WhitneyU testi, Siegel-Tukey testi, Moses testiI
Karma dağılım modellerinde bileşen sayısını tahmin etmek için yöntemler
Karma dağılım modelleri, incelenen karakteristiklere göre homojen olmayanya da heterojen yapıdaki kitleleri modellemek için kullanılır.Bu çalışmada karma dağılım modellerinde bileşen sayısını tahmin etmek içinyöntemler incelenmiştir. Bu amaçla çalışmanın giriş bölümünde karma dağılımmodelleri hakkında önbilgi verilmiş ve ikinci bölümde karma dağılım modellerinintarihsel gelişimi açıklanmıştır. Üçüncü bölümde karma dağılım modelleri içingösterimler verilmiştir. Dördüncü bölümde karma dağılım modellerinde bileşensayısını belirlemek için kullanılan grafiksel yöntemler üzerinde durulmuştur. Beşincibölümde likelihood oran test istatistiği kullanılarak karma dağılım modellerindebileşen sayısının belirlenmesi ele alınmıştır. Altıncı bölümde karma dağılımmodellerinde model seçiminde kullanılan bilgi kriterleri incelenmiştir. Yedincibölümde bir veri grubu için bileşen sayısı belirlendikten sonra bileşenlere aitparametrelerin tahminleri verilmiştir. Sekizinci bölümde bir veri grubu üzerinde,anlatılan yöntemlerin uygulamaları ele alınmıştır. Son bölümde sonuç ve önerilertartışılmıştır.Anahtar Kelimeler: Bileşen sayısının belirlenmesi, EM algoritması, Bilgikriteri, Karma dağılım modeli, Parametre tahmini.
Zaman serilerinde faz uzayının oluşturulması ve kaosun tespiti: Döviz kurları üzerine bir uygulama
Bu çalısmada kaos teorisinin matematiksel kökenlerinden, zaman serileri analizinde uygulanmasına dek genis bir yelpazede bir çok konuya değinilmis, uygulama kısmında ise matematiksel niteliklerinden çok pratik tespitlere yer verilmistir. Bu amaçla uygulama alanı olarak döviz kurları seçilmistir. Öncelikle incelenen sistemle ilgili eldeki tek bilginin, analiz edilecek zaman serisinin kendisi olduğu varsayılmıs ve süreci ilerletecek tüm bilgi yine zaman serisinden elde edilmistir. Faz uzayını temsil edecek gömme uzayının olusturulması amacıyla seriden elde edilen ortak bilgi fonksiyonları (mutual information) incelenmis, yanlıs yakın komsular metodu (false nearest neighbors) ve Cao yaklasımı ile gömme boyutu uygun gecikme değeri için yeniden insa edilmistir. Elde edilen uzaydaki çekerin korelasyon boyutu incelenmis ve en büyük Lyapunov üsteli elde edilerek sistemin kaotik olup olmadığı tespit edilmeye çalısılmıstır. Katısık seri (surrogate data), Kaplan ve BDS yakalısımlarından Türk- Lirası Dolar kurunun lineer olmayan deterministik bir sistemden geldiği kanıtlanmıstır. Çalısmanın son kısımlarında elde edilen gömme uzayından gürültünün etkinliğinin azaltılması için Tekil Spektrum Analizi yaklasımı izlenmis ve görsel analiz gürültü düzeyi görece düsük olan bir alt uzayda sürdürülmüstür. 1994 ve 2001 krizlerinin faz uzayında benzer özellikler sergilediği grafikler vasıtasıyla gösterilmistir. Anahtar kelimeler: Kaos, gömme uzayı, fraktallık, Lyapunov üsteli, döviz kurları.
Pazarlama araştırmalarında bazı çok değişkenli istatistik yöntemler ve beyaz eşya sektörüne uygulaması
Günümüzde hızla değişen işletme çevresi; rakip firmalar, tüketiciler ya da müşteriler ve çevre hakkında daha fazla bilgi toplama yoluna sevk etmiştir. Bu amaçla son yıllarda Pazar araştırmalarının önemi oldukça artmıştır. Türkiye de hızla gelişmekte olan sektörlerden biri olan beyaz eşya sektörü, gelişen teknolojisi, her geçen gün artan üretimi, ihracat kapasitesi ve bunlara bağlı olarak genişleyen yan sanayii, servis, bayi ağları ve istihdam imkanları açısından Türk ekonomisine önemli katkılarda bulunmaktadır. Beyaz eşya sektörünün bu büyüme hızında etkili olan pek çok faktör bulunmaktadır. Bunlardan biri Pazar araştırmalarına verilen önem ile pazarın büyümesinde etkin ve tüketiciye uygun imkanlar sunan kampanyalarda etkili olmaktadır. Çalışmamızda, büyük bir rekabet piyasası içinde yer alan ve pazarlama araştırmalarına önem veren beyaz eşya sektörüne Pazar araştırmalarındaki bazı çok değişkenli istatistiki yöntemler uygulaması yapılmıştır. Çalışmada, beyaz eşya sektöründeki ürün, marka tercihleri, farklılaşmaları, 245 kişilik örnekleme yöneltilen anket sorularından elde edilen 129 alt değişken ile analiz edilmiştir. Öncelikle betimsel istatistik uygulamalarından frekans tabloları oluşturularak örnek kütlenin değişkenler üzerindeki dağılımı araştırılıp yorumlandıktan sonra, kuramsal istatistik boyutunda incelenmiştir. Araştırmada, incelenen konu veya olayla ilgili olarak birden fazla özelliğin bir arada ele alınmasına olanak sağladığı için çok değişkenli istatistik yöntemler tercih edilmiştir. Çok değişkenli istatistiksel yöntemler ?Bağımlılık? ve ?Karşılıklı bağımlılık? olarak iki ana grup altında tanımlanarak, çalışmada, bağımlı metotlar ele alınmıştır. Karşılıklı bağımlılık metotlarına teorik anlamda detaylı yer verilmeyerek, bu tekniklerle ilgili uygulamalar ve teorik açıklamalar ileride yapılacak olan çalışmalara bırakılmıştır. Bağımlılık metotlarından beyaz eşya sektörüne CHAID ve Diskiriminat uygulanan analizlerdir. Çalışmada, gelir seviyelerine göre ayrılmış olan üç grup arasında ki, beyaz eşyada ihtiyaç, önem dereceleri, memnuniyet, bir yakınına tavsiye etme, kullanılan marka ve beğenilen marka konusunda gelir seviyeleri itibariyle farklılıklar, Diskriminant analizi ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca çalışmada, beyaz eşyadan fonksiyonel anlamda memnuniyetin hangi kriterler tarafından etkilediğini ve bir beyaz eşya markasının beğenilmesindeki etkilerin neler olduğu da araştırılmak istenmiştir. Bu amaçla ağaç temelli bir sınıflandırma analizi olan CHAID analizi uygulanmıştır. Örneklem veri setine göre modele giren REKLAM, FİYAT, DAHA ÖNCEKİ KULLANIM DENEYİMLERİ, KULLANILMAKTA OLAN BEYAZ EŞYA değişkenleri bu çalışmada beyaz eşya memnuniyetinde etkili değişkenler olarak gözlemlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Pazarlama araştırmaları, Beyaz Eşya Sektörü, İki değişkenli (Bivariate) Analizler, Diskriminant (Ayrıştırma) Analizleri, AID/ CHAID Analizi
Sistem güvenilirliği analizi ve bir uygulama
Günümüz ekonomik kosullarında satın alma davranısını etkileyen etkenlerden biri, satın alınan ürünün güvenilirliğidir. Durum böyleyken üreticiler mevcut ürünün güvenilirliğini tespit edip gelistirmek istemektedir. Bununla birlikte üretimde kullanılan makine ve donanımın ömürlerinin tespit edilmesi, üretim sürecinin isleyisi açısından hayati önem tasımaktadır. Rekabetin arttığı günümüzde güvenilirlik kavramı önemli bir bilesen haline gelmistir. Bu çalısmada güvenilirlik kavramları ele alınmıs ve bir uygulamaya yer verilmistir. ?lk bölümde güvenilirlik teorisi ile ilgili kavramlara yer verilmis, ikinci bölümde ise uygulamalarda sık karsılasılan istatistiksel ömür dağılımları incelenmistir. Sonraki bölümlerde bir sistem güvenilirliği modelinin olusturulması için kullanılan iki yöntem, hata ağacı metodolojisi ve güvenilirlik blok diyagramları tanıtılmıstır. Bilesenlerin ömür veri analizi için gelistirilen yöntemler ve en uygun yer değistirme zamanının hesaplanmasında kullanılan bir yaklasım ele alınmıstır. ?statistiksel ömür dağılımlarının parametre tahmini için bir güven aralığı yöntemine değinilmistir. Son bölümde uygulamaya yer verilmistir. Bir bilgisayar kasası modeli olusturularak modelin açıklaması yapılmıstır. Bir bilgisayar programı kullanılarak sistemin güvenilirliği bulunmus, bilesenlere ait özelliklere değinilmistir. Sistem güvenilirliğin artırılması için üç yaklasım sunulmustur. Anahtar Kelimeler: Sistem güvenilirliği, olasılık dağılımları, parametre tahmini, güvenilirlik blok diyagramı
Doğrulayıcı faktör analizi ve beck depresyon envanteri üzerine bir uygulama
Doğrulayıcı faktör analizi yapısal denklem modellerine temel teşkil eden ve araştırmacının önsel teorik bilgisine dayanarak kendi varsayımlarını uygulayabileceği bir analizdir. Belirtildiği gibi model sonuçları araştırmacının teorik bilgisinin gücüne ve bunu değişkenlere doğru yansıtmasına bağlıdır.Bu noktada geçmiş denenmiş açıklayıcı model uygulamaları doğrulayıcı faktör analizi için referans teşkil etmektedir. Doğrulayıcı faktör analizinde modelin ve modeldeki değişkenlerin tanımlı olması gereklidir. Bu koşulu sağlamak için çeşitli kısıtlar uygulanır.Analizin sonuçlarına göre varsayımsal modelin uyum performansına göre model kabul edilir veya modifiye edilir.Herbir uyum kriterinin belli özellik ve duyarlılıkları olması nedeniyle birçok uyum kriterine (ki-kare, Uyum iyiliği indeksi,Tucker Lewis vb.) göre sonuçlar değerlendirilir ve en iyi uyumu sağlayan varsayımsal model kabul edilir. Anahtar Kelimeler: Doğrulayıcı faktör analizi, yapısal denklem modelleri, Lisrel, Beck Depresyon Envanteri