2024-03-29T11:43:45Z
http://openaccess.ogu.edu.tr:8080/oai/request
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/415
2016-06-09T00:00:16Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Bulanık kümeleme analizi ve OECD ülkelerinin gelişmişlik bakımından kümelendirilmesi
Atal, Serra
Yıldız, Zeki
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Kümeleme
Bulanık Mantık
Bulanık Kümeleme
Bulanık C-Ortalamalar
Clustering
Fuzzy Logic
Fuzzy Clustering
Fuzzy C-Means
Kümeleme yöntemleri; verinin kümelere nasıl atandıklarına, başka bir deyişle,
hangi türde bölünmeler oluşturduklarına göre ayrılırlar. Klasik kümeleme yöntemlerinde
her birim kesin olarak bir kümeye atanmak zorundadır. Bu yöntemler, veri setini eksiksiz
olarak boş olmayan ve ikili ayrık alt gruba ayrıştıran bölünmeler üretir. Zadeh tarafından
geliştirilen bulanık küme teorisi ile açıklanan “üyelik fonksiyonu” ile kesin olarak ait olma
durumu ortadan kalkmış ve klasik kümelemeye alternatif olan Bulanık Kümeleme Yöntemi
ortaya çıkmıştır. Bulanık kümeleme yönteminin kullanımı, belirsiz küme üyelikleri
hakkında bilgi sağlar. Bulanık kümeleme, her bir birimin sadece tek bir kümeye atanma
zorunluğunu ortadan kaldırarak, her bir birimin belli üyelik dereceleriyle tüm kümelere üye
olduğu bir kümeleme yöntemine dönüştürür.
Bu tez çalışmasında Ekononomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü (OECD- The
Organization for Economic Co-operation and Development) üyesi 34 ülkenin sosyoekonomik
yapılarını gösteren 30 değişkene ait veriler kullanılmıştır. Ülkelerin ekonomik
performansını gösteren makro-ekonomik ve sosyo-kültürel göstergeler ile örgütlenmede
yer alan bu ülkelerin gelişmişlik bakımından hangileriyle benzeştiğinin, hangileriyle
farklılaşma gösterdiğinin ortaya konulması hedeflenmiştir. Bu amaçla bulanık kümeleme
analizinden yararlanılmıştır. Bulanık kümeleme analizi hem MATLAB hem de R paket
programları kullanılarak gerçekleştirilmiş, sonuçlar karşılaştırılmıştır. Ek olarak aynı
veriye klasik kümeleme yöntemlerinden olan k-medoid kümeleme yöntemi uygulanarak
bulanık kümeleme sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Uygulama sonucunda bulanık kümeleme
ve k-medoid kümeleme yöntemleri ile OECD ülkeleri gelişmiş ve daha az gelişmiş olmak
üzere iki ayrı kümeye ayrılmıştır. Ülkelerin yer aldıkları kümeler bulanık kümeleme
yöntemi ve k-medoid kümeleme yöntemine göre farklılık göstermiştir.
Clustering methods split up according to how data is assigned to clusters, in other
words, what kinds of groups they create. In classical clustering methods, each unit
certainly has to be assigned to one cluster. These methods generate the groups which
seperate the data set to completely non-empty and dual discrete subgroup. With
“Membership Function” described by the fuzzy set theory developed by Zadeh, definitely
belonging situation disappeared and Fuzzy Clustering Method which is an alternative to
classical clustering arose. The use of fuzzy clustering method provides information about
improper cluster memberships. Fuzzy clustering eliminates the necessity that each unit is
assigned to only one cluster, converts to a clustering method which each unit is a member
of all clusters with certain degrees of membership.
In this thesis study, the datas belonging to 30 variables which shows the socioeconomic
structures of 34 countries that are members of The Organization for Economic
Co-operation and Development(OECD) were used. Revealing that these countries in the
organization are similar to which of these, shows differentiation with which of these in
terms of development with macro-economic and socio-cultural indicators showing
economic performances of countries was aimed. For this purpose, fuzzy clustering analysis
was used. Fuzzy clustering analysis was performed by using both MATLAB and R
packaged softwares, the results were compared. Additionally, k-medoids clustering method
which is one of classical clustering methods was applied to the same data, compared with
the results of fuzzy clustering. As a result of the application, OECD countries were divided
into two seperate clusters including developed and least developed with fuzzy clustering
and K-medoids clustering. The clusters which the countries located in varied depending on
fuzzy clustering method and k-medoids clustering method.
2016-06-08T09:19:12Z
2016-06-08T09:19:12Z
2015
2015-12-22
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/415
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/425
2016-06-10T00:00:07Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Sıralayıcı ölçme düzeyi için faktör analizi ve bir uygulama
Sandal, Mehmet
Yıldız, Zeki
TR104742
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Ordinal Veri
Polikorik Korelasyon
Açıklayıcı Faktör Analizi
Doğrulayıcı Faktör Analizi
Ordinal Data
Polychoric Correlation
Explanatory Factor Analysis
Confirmatory Factor Analysis
Bireysel tutumlara ve davranışlara yönelik ifadelerin araştırıldığı birçok bilimsel alanda, bazı analiz teknikleri kullanılarak incelenen bu ifadeler hakkında çeşitli değerlendirmeler yapılabilmektedir. Ancak araştırma konusuna yönelik yapılan analizlerden güvenilir ve geçerli sonuçlar elde edilmesinde, kullanılan tekniğin doğru belirlenmesi ve gereken varsayımların yerine getirilmesi oldukça önemlidir.
Bu tez çalışmasında, ordinal veriler söz konusu olduğunda polikorik korelasyon matrisi kullanılarak faktör analizinin nasıl uygulanabileceği araştırılmıştır. Bu amaçla ordinal veri ve polikorik korelasyon katsayıları için kavramsal ve teorik yaklaşımlar incelenerek, yemekhane hizmet kalitesi ve memnuniyet düzeyine ilişkin bir uygulama çalışması ile açıklayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi gerçekleştirilmiştir. Açıklayıcı faktör analizi için sonuçlar polikorik korelasyon matrisi kullanılarak elde edilmiştir. Uygun faktör sayısının belirlenmesinde sıklıkla kullanılan özdeğer ve toplam varyans açıklama kriterlerinin yanı sıra Paralel Analiz ve Velicer MAP kriterleri de değerlendirilmiş ve incelenen değişkenlerin dört faktör altında toplanabileceği görülmüştür. Açıklayıcı faktör analizi ile belirlenen bu faktör yapısının doğruluğunu test etmek için uygulanan doğrulayıcı faktör analizi sonuçları ise belirlenen faktör yapısının uygun olduğunu göstermiştir. Ayrıca doğrulayıcı faktör analizi için değerlendirilen tahmin yöntemleri, polikorik korelasyonlar söz konusu olduğunda bazı uyum fonksiyonları da dikkate alınarak uygulanmış ve incelenen dört tahmin yöntemine göre elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Various evaluations can be done about the expressions that are examined using some analyze technics in most scientific fields in which statements about individual attitude and behaviors are studied. However, it is highly important to determine correctly about the technic in order to get reliable and valid results from the analyses related to the research topic.
In this thesis study, how to apply factor analysis was researched using polychoric correlation matrix when the ordinal data are in the question. For this purpose, an explanatory and confirmatory factor analysis was achieved with an implementation study regarding to refectory service quality and satisfaction level by examining conceptual and theoretical approaches for ordinal data and polychoric correlation coefficient. Results of explanatory factor analysis were attained by using polychoric correlation matrix. Parallel Analysis and Velicer MAP criterias were evaluated as well as eigenvalue and total variance used frequently in determining appropriate count of factor and it is observed that inspected variables can be collected under four factors. Results of confirmatory factor analysis which was applied in order to test the accuracy of the factor structure determined with explanatory factor analysis showed that determined factor structure was appropriate. Furthermore, prediction methods which were evaluated for confirmatory factor analysis were applied considering some conformity functions when polychoric correlations were in the question and results attained according to four prediction methods were compared.
2016-06-09T12:56:20Z
2016-06-09T12:56:20Z
2015
2015-12-22
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/425
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/432
2016-06-21T00:00:10Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Bazı yanlı tahmin tekniklerinin incelenmesi ve OECD ülkelerindeki 5 yaş altı çocuk ölüm sayılarının modellenmesinde kullanılması
Güner, Deniz
Şamkar, Hatice
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Çoklu Doğrusal Bağlantı
Temel Bileşenler Regresyonu
Ridge Regresyonu
Liu Tahmincisi
Beş Yaş Altı Ölüm Oranı
Multicollinearity
Principal Component Regression
Ridge Regression
Liu Estimators
Mortality Rate-Under Five Years Old
Çoklu regresyon analizinde iki veya daha fazla açıklayıcı değişken arasında doğrusal bir ilişki olmasına çoklu doğrusal bağlantı adı verilir. Çoklu doğrusal bağlantının varlığı durumunda, en küçük kareler (EKK) tahmincilerinin varyansı yüksek ve parametre tahmincilerinin işaretleri yanlış hesaplanabilmektedir. Bu duruma çözüm olarak birçok yöntem önerilmiştir. Bu yöntemlerden biri EKK tahmincisi yerine yanlı tahmincileri kullanmaktır.
Bu çalışmada, OECD’ye üye ülkelerinin beş yaş altı çocuk ölüm sayılarının modellenmesi üzerinde durulacaktır. Çoklu doğrusal bağlantı probleminin EKK tahmincisi üzerindeki olumsuz etkilerine değinilecek ve bu gibi durumlarda çözüm olarak önerilen yanlı regresyon teknikleri kullanılacaktır. Yanlı regresyon teknikleri arasından temel bileşenler regresyonu, ridge regresyonu ve Liu tahmincisi kullanılarak çözüm araştırılacak ve bu tahminciler hata kareler ortalaması değerlerine göre karşılaştırılacaktır.
In multiple regression analysis, the linear relationship between two or more independent variables is called as multicollinearity. In the presence of multicollinearity, the variance of Ordinary Least Squares (OLS) estimators can be calculated high and the signs of parameter estimators can be calculated incorrectly. Many methods have been suggested as a solution to this problem. One of these methods is to use biased estimators instead of OLS estimators.
In this study, the modelling of the number of deaths of the children under five years old in the OECD countries will be focused on. Negative impact of multicollinearity problem on OLS estimator will be studied and biased regression techniques, which is mostly suggested as a solution for the similar kind of cases, will be used. By using principal component regression, ridge regression and Liu estimators, a solution will be inquired and the estimators will be compared according to the criteria of mean of square errors.
2016-06-20T11:54:51Z
2016-06-20T11:54:51Z
2015
2015-12-22
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/432
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/447
2016-06-21T00:00:22Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Çoklu iç ilişki aykırı değer olduğu durumda lojistik regresyon yaklaşımlar
Gündoğan, Ebru
Yavuz, Arzu Altın
TR229178
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Lojistik Regresyon
Lojistik Ridge Regresyon
Robust Lojistik Regresyon (Bianco-Yohai Tahmincisi)
Çoklu İç İlişki
Aykırı Değer
Logistic Regression
Logistic Ridge Regression
Robust Logistic Regression (Bianco-Yohai Estimator)
Multicollinearity
Outliers
Regresyon analizi, bağımlı bir değişken ile bağımsız değişken/değişkenler arasındaki fonksiyonel ilişkiyi açıklamak ve bağımlı değişken değerlerini tahmin etmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Değişkenler arasındaki bu ilişkiyi belirlemek için birçok regresyon yöntemi geliştirilmiştir. Regresyon analizinde bağımlı değişken genellikle sürekli ve ölçülebilir bir değişken olarak ele alınır. Ancak bazı durumlarda bağımlı değişken kesikli bir değişken olabilir ve sınırlı sayıda değer alabilir. Bağımlı değişkenin kesikli olması durumunda uygulanan regresyon analizi yöntemine lojistik regresyon analizi denir.
Lineer regresyon modelinde olduğu gibi lojistik regresyon modelinde de açıklayıcı değişkenler arasında çoklu iç ilişki söz konusu olabilir. Bu durumda klasik lojistik regresyon analizi sonucunda elde edilen regresyon katsayıları gerçek değerlerini yansıtmayacaktır. Ayrıca elde edilen modelin tahmin yeteneği düşük olabilecektir. Bu durum için lojistik regresyon analizine alternatif olarak Ridge lojistik regresyon modeli kullanılmalıdır.
Regresyon analizinde karşılaşılan bir diğer sorun veri setinde aykırı değerlerin yer almasıdır. Bu durumda model sağlaması gereken varsayımların bazılarını sağlayamamaktadır. Veri setinde aykırı değerlerin bulunması durumunda bu değerlerin olumsuz etkilerini en aza indirgeyecek robust yöntemler tercih edilmelidir. Lojistik regresyon analizinde veri setinde aykırı değerlerin bulunması halinde yaygın olarak Bianco-Yohai tahmin edicisi kullanılmaktadır.
Bu çalışmada 132 ülkeye ait sosyal gelişmişlik endeks değeri kullanılarak lojistik regresyon modelleri kurulmuştur. Oluşturulan modeller doğru sınıflandırma performansları bakımından karşılaştırılmıştır.
Regression analysis explains functional relationships between a dependent variable and an independent variable (or variables). It is a statistical method which is used to predict values of the dependent variable. There are several regression techniques to determine the relationship between the variables. In regression analysis, the dependent variable is usually considered as continuous and measurable. However, in some cases, the dependent variable could be discrete and restricted. When the dependent variable is discrete, performed regression analysis is called as logistic regression analysis.
In logistic regression models, multicollinearity can be valid between the explanatory variables as in the linear regression models. In this case, the classical logistic regression coefficients obtained from the analysis results will not reflect the actual values. Moreover, the prediction ability of the model will be lower. In that case Ridge logistic regression model should be used as an alternative to logistic regression analysis.
Another problem encountered in the regression analysis of the data set is the existence of outliers. The model cannot satisfy some of the assumptions in this situation. One of the best solutions for this problem is to use robust methods to minimize the negative effects of outliers on the model. When the data includes outliers, Bianco-Yohai estimator is used in logistic regression analysis in common.
In this study, logistic regression models were established by using social development index of 132 countries. These models were compared in terms of correct classification performance.
2016-06-20T11:55:38Z
2016-06-20T11:55:38Z
2015
2015-12-22
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/447
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/493
2016-06-30T00:00:09Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Matris değişkenli dağılımlar ve robust istatistiksel analize uygulamaları
Bulut, Yakup Murat
Yavuz, Arzu Altın
TR205513
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
EM Algoritması
Matris Değişkenli Dağılımlar
Robust Tahmin Ediciler
Parametre Tahmini
EM Algorithm
Matrix Variate Distributions
Robust Estimators
Parameter Estimation
Istatistik literatürüne bakıldı ında, bilgisayar dünyasındaki gelişmelere paralel olarak veri
yapılarında da bir değişim ve gelişim olduğu gözlemlenmektedir. Daha önce birimlere ait
tek bir değişken incelenirken, son yıllarda ise birden çok değişken incelenmeye başlanmıştır.
Günümüzde ise birimlere ait birden çok değişken farklı zamanlarda veya mekanlarda incelenmeye
başlanmıştır. Bu tür verileri modellemek için artık çok değişkenli dağılımlar yerine matris
değişkenli dağılımlar tanımlanmak ve çok değişkenli dağılımların matris değişkenli dağılımlara
genişletilmeleri yapılmak zorunda kalınmıştır.
Bu tez çalışmasında genel olarak matris değişkenli dağılımlar ele alınmıştır. Literat
ürde varolan matris değişkenli normal dağılıma alternatif olan matris değişkenli slash
dağılımı tanımlanmıştır. Dağılımsal özellikleri detaylı olarak incelenmiştir. Ayrıca, literat
ürde tanımlanmış olan fakat detayları verilmemiş olan matris değişkenli t dağılımı ele
alınarak matris değişkenli normal dağılımın ölçek karması olarak yeniden tanımlanmıştır. Bu
dağılımın dağılımsal özellikleri detaylı olarak incelenmiş ve literatürde olmayan bazı dağılımsal
özellikleri verilmiştir. Matris değişkenli slash ve matris değişkenli t dağılımına sahip rassal
matrislerin fonksiyonların beklenen değerleri ele alınmıştır. Matris değişkenli slash ve matris
değişkenli t dağılımlarının parametrelerini tahmin etmek için EM algoritmaları verilmiştir. Verilen
EM algoritmalarının parametre tahminlerini etkin olarak tahmin edip etmediğini kontrol
etmek için simulasyon çalışmaları yapılmıştır. O¨ nerilen matris değişkenli slash ve t dağılımı,
matris değişkenli normal dağılıma alternatif olarak robust tahminler bulduğunu göstermek için,
literatürde varolan matris değişkenli bir veri setini modellemede kullanılmıştır.
Recent statistical literatures show that parallel to the improvements in computational software,
data structures have changed dramatically. Instead of considering single variables, scientists
consider multivariate data. More recently, the structure of the data has changed from multivariate
to matrix variate. The multivariate data for units have being considered for different
time or location. Therefore, instead of having multivariate data, we have matrix variate data.
Because of this data structure, the matrix variate distributions, instead of multivariate distributions,
have been proposed to model this type of data. Further, many multivariate distributions
are also extended to the matrix variate distributions.
In this thesis, matrix variate distributions are generally investigated. Matrix variate slash
distribution is defined as an alternative to matrix variate normal distribution that is around in
literature. Distributional properties of the matrix variate slash distribution are examined in
detail. Furthermore, matrix variate t distribution, which exists in literature, is redefined using
scale mixture of matrix variate normal distribution. Some distributional properties of matrix
variate t distribution are also investigated. Some properties that is not given in literature are
also obtained. Expected values of some random matrices that have matrix variate t distribution
and matrix variate slash distribution are studied. EM algorithm is given to estimate parameters
of matrix variate slash and matrix variate t distributions. Simulation study is performed to
control whether the proposed EM algorithms correctly find the estimates of the parameters.
Furthermore, a real data example is considered to evaluate the robustness of the estimators
based on the proposed matrix variate slash distribution and the matrix variate t distribution.
2016-06-29T12:09:56Z
2016-06-29T12:09:56Z
2015
2015-12-22
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/493
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/515
2016-07-26T00:00:19Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Sağlamcı ARIMA modelleri ve yapay sinir ağlarının karşılaştırılmalı incelenmesi : turizm örneği
Dönmez, Selim
Özaydın, Özer
TR204703
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Zaman Serileri Analizi
Yapay Sinir Ağları
Yapay Sinir Ağları Mimarisi
İstatistiksel Yöntemler
Genel Turizm Analizi
Time Series Analysis
Artificial Neural Networks
Architecture of Artificial Neural Networks
Statistical Methods
General Tourism Analysis
Zaman serileri analizi, George E. P. Box ve Gwilyn M. Jenkins tarafından sistematik
hale getirilmesiyle önemli bir çalışma alanı haline gelmiştir. İstatistiğin çeşitli branşlarında
zaman serileri analizi için yeni metotlar geliştirilmiş ve hala da zaman se rileri analizi için yeni
yöntemler geliştirilmeye devam edilmektedir. Bu yöntemlerden biri de yapay sinir ağları
yöntemidir. Yarım asır önce ortaya atılan yapay sinir ağları yöntemi, görüntü işleme,
sınıflandırma, örüntü tanımlama gibi pek çok alanda etkin bir şekilde kullanılmaktadır ve
şimdilerde zaman serileri analizinde etkin bir şekilde kullanılmaya çalışılmaktadır. Bu
yapılırken yapay sinir ağlarının mimarisini oluşturma yolları aranmaktadır. Bu mimariyi
oluşturmak, turizm verileri gibi büyük rakamlarda gözlemler içeren verilerde ayrıca zordur.
Bunun nedeni analizdeki hata ne kadar küçültülürse küçültülsün, verideki büyük rakamlar
nedeniyle gene de mimarideki en ufak hatalar göze batar hale gelmektedir. Bu nedenle b u
çalışmada, yapay sinir ağlarında mimari oluşturulurken istatistiksel yöntemlerden
faydalanılarak genel turizm analizlerine uygun modellerin bulunması amaçlanmıştır.
Time Series Analysis became a prominent sudy field by the works of George E. P.
Box and Gwilyn M. Jenkins. There has been numerous studies about time series analysis
originating from different branches of the discipline of Statistics and new time series analysis
methods are still developed. One of these methods is the Artificial Neural Networks method.
The Artificial Neural Networks method dating back to studies half a century ago is used
effectively in several fields such as Image Processing Classification, Pattern Recognition etc.
and is practiced in most studies to effectively analyze any time series data. In those studies,
methods for the creation of architecture of Artificial Neural Networks are searched. However,
datasets like the ones that regarding general tourism in a country can pose a problem in
constructing an Artificial Neural Network architecture. The reason why this particular is
aroused is that no matter how much we minimize the error of the analysis, the big figures in
the datasets force the flaws of the architecture to look bigger than it already is. In this study,
the aim is to produce proper models by using statistical methods to create an ideal architecture
for Articial Neural Networks.
2016-07-25T12:51:56Z
2016-07-25T12:51:56Z
2014
2014
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/515
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/553
2016-07-26T00:01:03Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Protföy riskinin ölçülmesine istatistiksel bir yaklaşım : riske maruz değer analizi ve farklı portföyler üzerine uygulama
Dalbudak, Zeynep İlhan
Yılmaz, Veysel
TR144181
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Riske Maruz Değer
Tarihsel Simülasyon Yöntemi
Varyans-Kovaryans Yöntemi
Monte Carlo Simülasyon Yöntemi
Geriye Dönük Test
BIST 30
Value at Risk
Historical Simulation
Variance-Covariance (Parametric) Method
Monte Carlo Simulation
Backtesting
ISE 30
Riske Maruz Değer (RMD) hesaplamaları, yatırım yapılan portföyün belirli bir elde tutma süresi sonundaki olası kaybını belirlemek amacıyla yapılmaktadır. Bu hesaplamalar için Tarihsel Simülasyon Yöntemi, Varyans-Kovaryans Yöntemi (Parametrik Yöntem) ve Monte Carlo Simülasyon Yöntemi tercih edilmektedir. Bu tez çalışmasında, RMD hesaplamalarında kullanılan üç yöntemin, farklı kıstaslara göre oluşturulan portföyler üzerindeki sonuçları incelenmiştir. BIST 30, altın, döviz ve gecelik faiz oranlarının fiyat serileri kullanılarak oluşturulan dört adet portföye RMD hesaplama yöntemleri uygulanarak sonuçları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçların performansı ise Geriye Dönük Test işlemi ile kontrol edilmiştir. Her bir portföy için RMD sonuçları incelenerek yöntemlerin performansları tartışılmıştır.
Value at Risk (VaR) is used to determine the possible loss at the end of a specified holding period. Historical Simulation, Variance-Covariance (Parametric) Method and Monte Carlo Simulation are preferred for the calculation of VaR. In this study, three methods, that are used in the calculation of VaR, are examined their results on the portfolios are created according to different criterias. The price series of ISE 30, gold, foreign exchange and interest rates are used to creating different four portfolia and their VaR results are compared each other. The performance of VaR results are checked by backtesting process after calculating VaR. VaR results are discussed by examining the performance of the methods for each portfolio.
2016-07-25T13:05:13Z
2016-07-25T13:05:13Z
2014
2014
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/553
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/572
2016-07-28T00:00:20Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Türkiye’deki iç göçü etkileyen faktörlerin panel veri analizi ile belirlenmesi
Yarar, Ömer
Karpat Çatalbaş, Gaye
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Göç
İç Göç
Panel Veri
Migration
Internal Migration
Panel Data
Đnsanlık tarihi kadar geçmisi bulunan göç hareketleri sadece insanların
yasadıkları mekânı değistirmesi olarak gözükse de sosyal, kültürel, ekonomik ve siyasi
birçok sonuca neden olmaktadır. Göçün olası zararlarının azaltılması adına göçe neden
olan etkenlerin öngörülmesi önem arz etmektedir. Bu nedenle bu tezde Türkiye’deki iç
göçün panel veri metodu ile ekonometrik modelin kurulması amaçlanmıstır.
2008-2012 yılları arasındaki veriler kullanılarak Türkiye’deki bölgeler arası iç
göçün ekonometrik modeli panel veri metodu ile elde edilmistir. Elde edilen bu model
kullanılarak öngörülerde bulunmak üzere iki tane senaryo analizi yapılmıstır.
Yapılan analizler sonucunda insanların göç etmesi üzerindeki en önemli faktör
gelir dağılımındaki adaletsizliktir. Bu sonucu senaryodan elde edilen bulgular
desteklemektedir.
Migrations which have a long past as the historyof mankind not only maket he
people change their residance but also cause a good deal of social, cultural, economical
and political consequences. In order to decrease the likehood of disadvantages, it is very
important to be able to foresee the factors of migrations. For this reason, the present
study aims to desing econometric model of internal migration in Turkey by using panel
data methods.
Using data from 2008 to 2012, the study makes out the econometric model of
internal migration between regions in Turkey by using panel data methods. Thus, we
make two scenario analyses in order to foresee the factors of migration by using this
obtained model.
As a result of this study, we achieved that the most imprtant factor of migtation
is unfair distribution of income. This result is supported whith the findings obtaned
from these scenarios.
2016-07-27T12:40:27Z
2016-07-27T12:40:27Z
2014
2014
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/572
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/565
2016-07-28T00:00:10Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Bayesci yaklaşımda eşlenik aileleri önseli ile jeffreys önselinin karşılaştırılması
Güner, Aslı
Aksoy, H. Kıvanç
TR142345
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Eşlenik Aileleri
Jeffreys Önseli
Bayesci Bilgi Güncelleme
Talep Tahmini
Conjugate Families
Jeffreys’s Prior
Bayesian Information Update
Demand Estimation
Talep tahmini, ürün veya hizmet talebinin miktarını kestirme sürecidir. Talep tahmini, genel anlamda, belirli bir zaman aralığı ile sınırlandırılır. İşletmelerin talep tahminini kullanma sebeplerinden biri satış fiyatını belirlemeye yardımcı olmasıdır. Talep tahmininin yaygın kullanımının diğer bir sebebi, üretim miktarı ve uygun envanter seviyesinin kontrolüne yardımcı olmasıdır. Talep tahmini, bir parametrik dağılımın, ortalama, varyans ve/veya diğer parametrelerinin istatistiksel tahmini sonucu elde edilir. Gözlenemeyen kayıp satışların olması halinde, parametre tahminleri, talebin gözlemlenemeyen kısımların açıklamasını yapmak için gereğine uygun şekilde düzenlenmiş olmalıdır. Bu tezde; tekstil sektörüne ait gözlemlenemeyen kayıp satış adetlerinin belirlenebilmesi için Bayesci yaklaşımdan faydalanılmıştır. Bayesci yaklaşımda elde edilen yeni bilgi, daha önce var olan bilgi ile entegre edilerek güncellenir. Bu noktada önsel bilgi (dağılım fonksiyonu) geçmiş veriye ve/veya karar vericinin süreçle ilgili parametre hakkındaki kişisel görüşüne karşılık gelmektedir. Buna bağlı sonuç kararı veya sonsal dağılım, ilgilenilen belirsiz parametre hakkındaki tüm bilginin toplam sonucudur. Önerilen Bayesci yaklaşım, 1997-2013 yıllarına ait aylık kadın kıyafeti satış adedine ilişkin veri üzerinde uygulanmıştır. Bu veriye ait sonsal dağılımın parametrelerini elde etmek için biri Eşlenik Aileleri Önseli, diğeri önsel bilgiye ait bilginin olmadığı Jeffreys Önseli olmak üzere iki yaklaşım kullanılmıştır.
Demand estimation is a process that comes up with an estimate of the amount of demand for a product or service. The estimate of demand is typically confined to a particular period of time. One of the reasons that companies use demand estimation is to assist with pricing. Another reason that demand estimation is commonly used is so that it can help with production amount and controlling the serviceable inventory level. Demand estimation derived from a parametric distribution requires statistical estimation of its mean and variance or other parameters. In the case of unobserved lost sales, the parameter estimates must be adjusted appropriately to account for the unobserved component of demand. In this thesis to cope with the observable lost sales in the textile sector we utilize the Bayesian approach. In Bayesian analysis the new information is combined with the previously available information. At this point the prior information (distribution) corresponds to the historical data or the subjective thought of the decision maker about the random parameter of the involved process. The consequential decision or inferential statement (posterior distribution) pooled all available information about the uncertain parameter of the interest. The proposed Bayesian approach is applied to women clothing monthly sales data between the years 1997 to 2013. To obtain the posterior distribution parameters we utilized two approaches; conjugate families’ priors and Jeffreys’ priors where the lack of information about the priors.
2016-07-27T12:39:45Z
2016-07-27T12:39:45Z
2014
2014
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/565
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/610
2016-08-09T00:00:12Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Hazır yazılımlarla yapısal eşitlik modellemesi
Varol, Semra
Yılmaz, Veysel
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Hazır Yazılımlarla Yapısal Eşitlik Modellemesi
YEM
AMOS
EQS
LISREL
Structural Equation Modeling with Software Packages
SEM
Yapısal eşitlik modellemesi (YEM) gözlenen değişkenler yardımı ile gizil yapıları ölçmeye olanak sağlayan çok değişkenli istatistiksel bir yöntemdir. Temel istatistiksel yöntemlerin aksine yapısal eşitlik modellemesinde doğrudan ölçülemeyen kavramların modele yerleştirilebilmesi tüm gözlenen değişkenlerdeki ölçüm hatalarının modele dahil edilebilmesi yöntemin ilgi çekiciliğini artırmaktadır. Yöntem, matematiksel karmaşıklığı nedeni ile çok yaygın kullanılmasa da son yıllarda yaygınlaşan kullanıcı dostu hazır yazılımlar sayesinde popüler bir yöntem haline gelmiştir.
Bu çalışmada yapısal eşitlik modellemesinde kullanılan hazır yazılımların, modelin yerine getirmesi gereken varsayımlar temelinde karşılaştırılması amaçlanmıştır. Öncelikle yapısal eşitlik modellemesinin teorik yapısı detaylı olarak incelenmiş, daha sonra en çok tercih edilen üç hazır yazılım olan AMOS, LISREL ve EQS yazılımları seçilmiş ve bu yazılımların kullanımı örnek veri seti üzerinden detaylı olarak anlatılmıştır.
Yazılımların tanıtımından sonra gerçek veri uygulamasında işsiz bireylerin kredi kartı sahipliği ve kredi kartlarına ilişkin tutum ve davranışlarını etkileyen faktörlerin belirlenmesini amaçlayan 5 faktörlü araştırma modeli kullanılmıştır. Karşılaştırma da; kullanılan hazır yazılımlarda, yapısal eşitlik modellemesi için gerekli olan varsayımların test edilmesi, içerdiği tahmin metotları, kullanılan uyum iyiliği testleri, çıktıların görünümü ve yorumlanma uygunluğu gibi konular ele alınmış sonuçlar ve yorumlar paylaşılmıştır.
Structural Equation modeling (SEM) with the help of observed variables is a kind of technic which is multivariable statistical method to evaluate the latent structures. On the contrary the basic statistics methods, the structural equation modeling evaluates which cannot be directly evaluated terms and it helps to involve all observed variables which has evaluation mistakes will help its attraction. The method, because of its mathematic complexity it wasn’t using that method commonly but in recent years with the help of using friendly software packages it became very popular method.
In this study, our purpose was to compare software package in structural equation modeling and the basic hypothesis which was implemented by the model. Primarily the theory in structural equation modeling was examined in detail then the most preferred software AMOS, EQS and LISREL softwares were chosen and with the using of this software together with sample data set were explained in detail.
After presentation of these softwares, in a real data application, unemployed individuals who have credit cards and identification of factors affecting the attitudes and behaviors aimed at five-factor model are used for research. In this comparison; in using software package, structural equation modeling is necessary for hypothesis testing, estimated to contain methods used goodness of fit index tests, the output of the view and interpretation compliance issues such as discussed results and comments were shared.
2016-08-08T09:24:31Z
2016-08-08T09:24:31Z
2014
2014-01
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/610
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/668
2016-11-03T01:00:14Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Kaba küme ve destek vektör makineleri kullanılarak nitelik indirgeme ve sınıflandırma problemlerinin çözümü için bütünleşik bir yaklaşım
Ayhan, Sevgi
Erdoğmuş, Şenol
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Veri Madenciliği
Sınıflandırma
Nitelik İndirgeme
Makine Öğrenimi
Destek Vektör Makineleri
Kaba Küme Teorisi
Deney Tasarımı
Data Mining
Classification
Attribute Reduction
Machine Learning
Support Vector Machines
Rough Set Theory
Experimental Design
İş dünyası karar verme süreçlerinde bilgiye ulaşma önemli rol oynamaktadır.
Dolayısıyla, veri tabanları, karar vericilerin bilgiye ulaşmada yararlandıkları en önemli
araçlardan biri olmuştur. Ancak veritabanlarından yararlı enformasyon/bilgi çıkarımı
çok önemli olmakla birlikte bir o kadar da zor bir görevdir. Veri madenciliği,
veritabanlarından gizli ve kullanışlı enformasyonun çıkarılmasına odaklanmış, makine
öğrenimi algoritmalarını kullanan yeni ve güçlü bir teknoloji olarak karşımıza
çıkmaktadır. Veri madenciliğinin görevlerinden biri olan sınıflandırma probleminin
çözümü için geliştirilmiş önemli makine öğrenimi algoritmalarından biri Destek Vektör
Makineleri’dir. Literatürde Destek Vektör Makineleri’nin diğer birçok tekniğe göre
daha başarılı sonuçlar verdiği kanıtlanmıştır. Bilgiye ulaşma sürecinde başka bir sorun
optimum nitelik kümesinin belirlenmesi diğer bir deyişle nitelik indirgemedir. Bu
alanda yapılan birçok çalışma, nitelik indirgemenin NP-zor problemler sınıfında yer
aldığını göstermiştir.
Bu tez çalışmasında, farklı alanlardaki sınıflandırma problemlerinin Destek
Vektör Makineleri ile çözümüne ilişkin genelleme performansı yüksek kapsamlı bir
yaklaşım geliştirilmiştir. Geliştirilen yaklaşımda, Destek Vektör Makineleri’nin
genelleme performansını/etkinliğini arttırmak amacıyla veri seti iyileştirme ve nitelik
indirgeme çalışmaları genetik algoritma tabanlı Kaba Küme Teorisi kullanılarak
gerçekleştirilmiştir. Optimizasyon tabanlı nitelik indirgeme ve sınıflandırma süreci
araştırma hipotezleri temeline dayandırılmıştır. Söz konusu hipotezlerin sınanmasında
istatistiksel tekniklerden yararlanılmıştır.
Sonuç olarak bu çalışmada, araştırmacılara nitelik indirgeme ve sınıflandırma
süreçlerinde yararlanabilecekleri etkin bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşım
karar vericilere istatistiksel bakış açısıyla desteklenmiş önemli ipuçları sağlamaktadır.
Gaining useful information/knowledge plays an important role in the businness
decision making process. Therefore, databases have been one of the most important
tools that using by the decision makers for gaining useful information/knowledge.
Useful information/knowledge extraction is very important but a hard task. For this
context, data mining emerges as a new and powerful technology which is focused on to
extracting hidden and useful information from databases by using machine learning
algorithms. One of the most important machine learning algorithms developed for to
accomplish classification task of data mining is Support Vector Machines. In the
literature, Support Vector Machines has been shown to outperform many other
techniques.
Another challenge in gaining information/knowledge process is obtaining
optimum set of attributes in other words attribute reduction. Many studies in this area
have been shown that attribute reduction is NP-hard problems.
In this thesis, an integrated approach with higher generalization performance
was developed to solve classification problems via Support Vector Machines. In the
developed approach, in order to enhance the generalization performance of Support
Vector machines, data improvement activities and attribute reduction works were
carried out using genetic algorithm based Rough Set Theory. Optimization based
attribute reduction and classification process was ground on the statiscal hypotheses.
And so, many statistical techniques were utilized for testing those hypothesis.
As a result, in this study, efficient approach was proposed to researches uses in
attribute reduction and classification process. And, proposed approach provides
important insights to decision makers supported with statistical viewpoint.
2016-11-02T07:20:18Z
2016-11-02T07:20:18Z
2013-12
2016-01-01
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/668
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/752
2016-12-07T01:00:18Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Koşullu varyans modelleri ve günlük petrol fiyatları üzerine ampirik bir uygulama
Polat, Hakkı
Çemrek, Fatih
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Petrol Fiyatları
Zaman Serileri Analizi
Box-Jenkins Metodu
Birim Kök Testleri
Volatilite
ARCH ve GARCH Modelleri
Petrol Prices
Time Series Analysis
Box-Jenkins Method
Unit Root Tests
ARCH and GARCH Models
Volatility
Özellikle altın, döviz, borsa endeks değeri ve petrol fiyatları gibi günlük olarak değişkenlik gösteren zaman serilerinin analizi birçok kuruluş açısından hayati önem taşımaktadır. Bu değerlerin uygun zaman serisi modeli ile modellenip, geleceğe yönelik öngörülerin yapılması, ilgili serideki tüm değişimleri ve gelecekte göstereceği eğilimleri belirlemek son önemli bir konudur.
Birçok kaynak, dünyadaki en kaliteli petrol çeşidi olan Teksas Ham Petrolünden sonra ki en yüksek kaliteye sahip petrol çeşidi olarak Brent Petrol’ü göstermektedir. İngiltere ve Norveç arasında yer alan Kuzey Denizinden çıkarılan Brent Petrol özellikle İskoçya’daki tesislerde işlenmektedir. Brent Petrolün bir diğer önemli özelliği, kalitesi sebebiyle uluslararası standart olarak kabul edilmesidir.
Bu çalışmada da Ocak 2005-Haziran 2012 yılları arası, Avrupa Günlük Brent Petrol Varil fiyatları, öncelikle temel zaman serileri analizi yöntemiyle incelenerek, tanımlayıcı istatistikleri ve durağanlık analizleri gibi işlemlere tabi tutulmuştur. Daha sonra ilgili serinin durağanlığının araştırılması için önemli bir başka teknik olan birim kök testleri uygulanmıştır. Bir sonraki aşamada ise, günlük konjonktürlerden fazlaca etkilenen serilerde gözlemlenen volatilite araştırılmıştır. Volatilitenin araştırılmasına paralel olarak, serinin ARCH etkisi içerip içermediği kontrol edilmiş ve son olarak ARCH etkisini giderebilmek için ARCH, GARCH ve özel GARCH modelleri uygulanmıştır.
Time series analysis depending on daily changes such as gold, foreign exchange, stock market and oil prices is crucial for many organizations. Modelling these values in an appropriate series model, making predictions for the future, identifying all changes in related series and future trends is an extremely important issue.
Many resources indicates that Brent oil is the most high-quality oil in the world then Texas raw oil the most high-quality oil varient. Brent oil extracted from North Sea located between England and Norway is expressly processed into the plants in Scotland. Another important feature of Brent oil is regarded as the international standard for oil quality.
In this study, European daily Brent oil barrel prices in the period between January 2005 – June 2012 have been applied to some processes such as descriptive statistics and stationary analysis by examining the basic time series analysis method. Subsequently, unit root tests which is another important technique for the investigation of related series stationary were applied. At a later step, the volatility of observed series affected mostly by daily conjucture were investigated. In paralel with the investigation of votatility, serie has been controlled whether by ARCH effect included or not and in the end ARCH,GARCH and special GARCH models were applied to overcome the ARCH effect.
2016-12-06T07:26:08Z
2016-12-06T07:26:08Z
2012-12
2013
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/752
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/796
2016-12-15T01:00:42Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Genetik programlama ile öncelik kuralları ve çizelgeleme algoritmalarının keşfi
Alikafa, Mete
Kaplanoğlu, Muzaffer
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Genetik Programlama
Keşif
Öncelik Kuralları
Çizelgeleme Algoritmaları
Genetic Programming
Discovery
Priority Rules
Scheduling Algorithms
Günümüzün verimlilik odaklı dünyasında çizelgeleme önemli ekonomik
fırsatlara sahip kritik bir problemdir. Diğer yandan, çizelgeleme problemleri birçok
optimizasyon probleminin belkemiği olarak değerlendirilebilir. Bu problemlerin
fırsatları ve zorluğu yıllar içinde birçok araştırmacının ilgisini çekmiştir. Çizelgeleme
problemlerinin çeşitliliği ve karmaşıklığı sonucunda birçok çizelgeleme kuralı ve
algoritma ortaya çıkmıştır. Bunların çoğu kabul edilebilir hesaplama sürelerinde
yaklaşık sonuçlar bulmakta, bazıları ise optimum çözüm sunmaktadır.
Bu doktora tezinde, çizelgeleme problemlerinin çözümü amacıyla çizelgeleme
kuralları ve algoritmalarının otomatik keşfi ile ilgili bir yapı sunulmaktadır. Bu
çalışmanın altında yatan motivasyon, tam otomatik çizelgeleme sistemlerinin olanaklı
hale getirilmesidir. Bu tür sistemlerin hayata geçirilebilmesi endüstriyel sistemlerden
lojistik ve servis sistemlerine kadar geniş bir alanda, anında ve önemli bir katkı
sağlayabilecektir. Uzun vadede, çizelgeleme kurallarının ve algoritmaların otomatik
keşfi, çizelgelemenin ötesinde herhangi bir problem için algoritmik çözümlerin keşfine
olanak sağlayabilecektir.
Çizelgeleme kurallarının ve algoritmaların otomatik keşfi çoklu ifade genetik
programlama tekniği kullanılarak ve öncül alan bilgileri verilmeden gerçekleştirilmiştir.
Geliştirilmiş öğrenme sistemi, çizelgeleme kuralları ve algoritmaları çok basit
operatörleri ve problemle ilgili nitelikleri kullanarak sıfırdan keşfetmiştir. Deneysel
sonuçlarımız keşfettiğimiz çizelgeleme kuralları ve algoritmaların literatürdekilerden
çok daha iyi olduğunu göstermektedir. Buna ek olarak, aynı yaklaşımla iyi bilinen iki
algoritma da keşfedilmiştir. Elde ettiğimiz sonuçlar araştırmacıları çizelgeleme
problemlerini yeni bir doğrultuda ele almak bakımından cesaretlendirecektir:
Problemlerin kendilerini çözmek yerine yeni çizelgeleme kuralları ve algoritmaların
keşfinin tercih edilmesi.
In today’s productivity-oriented world, scheduling is a critical problem having
significant economic opportunities. On the other hand, scheduling problems can be
considered as the backbone of a wide range of combinatorial optimization problems.
The opportunities as well as challenges of the scheduling problems have attracted many
researchers over years. The variety and the complexity of scheduling problems have
resulted in a list of dispatching rules and algorithms to address the practitioners needs
mostly approximate solutions with acceptable computation times and few with optimal
solutions.
This dissertation proposes the automated discovery of dispatching rules and
algorithms for scheduling problems. The underlying motive of the study is to enable
fully automated scheduling systems with no supervision. The realization of such
systems may seem to have immediate and significant contributions on the applications
of the industrial systems to logistics and service systems as well. In the long-term, the
impact of the automated discovery of dispatching rules and algorithms may lead to
discover algorithmic solutions solely on computational intelligence for any problem
beyond scheduling.
The automated generation of dispatching rules and algorithms have been
achieved by using a novel multi-expression genetic programming with no a priori
domain knowledge. The developed multi-expression genetic programming have
discovered the dispatching rules and algorithms from scratch by using very simple
operators and attributes related to the problem in hand. Experimental results show that
automatically discovered priority rules and scheduling algorithms by our genetic
programming framework outperforms the literature. Moreover, the two well-known
algorithms have been discovered by the same approach. We expect the results will
encourage researchers towards a new direction in dealing with scheduling problems:
Discovering a new dispatching rule or algorithm might be preferred over solving the
problem itself.
2016-12-14T06:56:48Z
2016-12-14T06:56:48Z
2013-06
2013
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/796
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/798
2016-12-15T01:00:45Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Bazı çok değişkenli normallik testlerinin karşılaştırılması
Yüksek, Demet
Alpu, Özlem
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Çok Değişkenli Normallik Testi
Testin Gücü
I. Tip Hata
Multivariate Normality Test
Power of Test
Type I Error
Klasik çok değişkenli istatistiksel tekniklerin çoğu verinin çok değişkenli normal dağılımdan geldiği varsayımına dayanmaktadır. Mevcut çok değişkenli normallik testlerinin bilinmemesi ya da araştırmacıların hangi testi kullanmaları gerektiği konusunda yaşadıkları karmaşa nedeniyle çok değişkenli normalliğin testi tek değişkenli normalliğin testinden daha zordur. Bu çalışmada son yıllarda birçok araştırmacı tarafından geliştirilmiş olan çok değişkenli normallik testlerinden Villasenor-Alva ve Gonzalez-Estrada ’nın Genelleştirilmiş Shapiro-Wilk testi (GSW), Kankainen-Taskinen-Oja çarpıklık testi (b1,new), Kankainen-Taskinen-Oja basıklık testi (b2,new), Energy testi, Henze-Zirkler (HZ) testi ve Royston (1992) testinin ampirik I. tip hata oranları ve güçleri bakımından karşılaştırılması amaçlanmaktadır. Bu amaçla seçilmiş α anlamlılık seviyelerinde küçük, orta ve büyük örneklem büyüklükleri, farklı değişken sayıları ve birbirinden farklı 21 çok değişkenli dağılım için Monte Carlo simülasyonu yapılmıştır. Çalışmada çok değişkenli normal dağılım, çok değişkenli normal karma dağılım, eliptik kontur dağılımlar (II. tip ve VII. tip Pearson), simetrik dağılımlar, farklı çarpıklık ve basıklıkta çok değişkenli dağılımlardan yararlanılmıştır. Simülasyon çalışmasında her bir durum için iterasyon (tekrar) sayısı 10000 olarak alınmıştır ve her bir test için R programından yararlanılmıştır. Çalışmanın sonunda tüm durumlarda en iyi olan bir test bulunamamıştır. I. tip hataya ilişkin karşılaştırmalarda, n=20 iken b1,new ve b2,new testleri oldukça kötü sonuçlar verirken diğer dört testin nominal (belirli) α düzeyi civarında daha iyi sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Testin gücüne ilişkin yapılan tüm karşılaştırmalarda I. tip normal karma dağılımda Energy ve Royston testleri, II. tip normal karma dağılımda b2,new testi, eliptik, çarpık ve genelleştirilmiş üstel güç dağılımlarında GSW ve Royston testleri, simetrik dağılımlarda Royston testi, khintchine dağılımında Energy testi ampirik olarak daha güçlü bulunmuştur.
Many classical multivariate statistical methods call upon the assumptions of multivariate normality. Testing multivariate normality is more difficult than testing univariate normality due to either ignorance of the existence of tests of multivariate normality or confusion about which test to use. In this study, we aim to compare the power and type I error rates of multivariate normality tests, Villasenor-Alva and Gonzalez-Estrada Generalized Shapiro-Wilk test, Kankainen-Taskinen-Oja skewness test (b1,new), Kankainen-Taskinen-Oja kurtosis test (b2,new), Energy test, Henze-Zirkler (HZ) test and Royston (1992) test, which have been developed in recent years by many researchers. For this purpose we carried a Monte Carlo simulation study with choosen α levels, small, medium and large sample size, different dimension and 21 different multivariate distributions that is multivariate normal, multivariate normal mixtures, elliptically contoured distributions (Pearson Type II and VII), symmetric distributions which includes different skewness and kurtosis. In simulation study the number of iterations for each situation is taken 10000 and used R ver.2.15.2 program for each test. No single test is found to be the most powerful in all situations. In comparisons of Type I error, b1,new and b2,new tests has bad performance while the other four tests had good results at about nominal rate of α. In comparisons for the power of tests, Energy and Royston tests for Type I normal mixture distribution, b2,new test for Type II normal mixture distribution, GSW and Royston tests for elliptical, skewed and generalized exponential power distribution, Royston test for symmetric distributions and Energy test for khintchine distribution had found more powerful than the other tests.
2016-12-14T06:56:52Z
2016-12-14T06:56:52Z
2013-06
2013
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/798
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/802
2016-12-15T01:00:48Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Sıralı lojistik regresyonda paralel doğrular varsayımı ve çözümleme yaklaşımları
Arı, Erkan
Yıldız, Zeki
TR193671
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Paralel Doğrular Varsayımı
Orantısal Oran Modeli (OOM)
Orantısal Olmayan Oran Modeli (OOOM)
Kısmi Orantısal Oran Modeli (KOOM)
Parallel Lines Assumption
Proportional Odds Model (POM)
Non- Proportional Odds Model (NPOM)
Partial Proportional Odds Model (PPOM)
Sıralı lojistik regresyon modelleri, çok kategorili ve sıralı yapıdaki bağımlı değişken olasılıklarını bağımsız değişkenler aracılığıyla tahmin etmek için kullanılır. Sıralı lojistik regresyon modellerinde, bağımlı değişken kategorilerini karşılaştırmak için farklı sıralı lojit modeller bulunmaktadır. Bunlar; Orantısal Oran Modeli (OOM), Orantısal Olmayan Oran Modeli (OOOM) ve Kısmi Orantısal Oran Modeli (KOOM)’dir. Paralel doğrular varsayımı sağlandığı durumda OOM kullanılırken, sağlanmadığı durumda ise OOOM, KOOM ve Çok Terimli Lojit model kullanabilmektedir. Bu tezin amacı, bu modelleri incelemek ve verilerin yapısına ve varsayımlarına göre en uygun modeli belirlemektir. Bu amaç doğrultusunda medya çalışanlarının iş tatminini etkileyen değişkenlere ait veriler kullanılmış ve incelenen modellerin En Çok Olabilirlik Tahmin edicileri ile Odds oranları elde edilmiştir. Modellerin geçerliliği ve karşılaştırılması Olabilirlik Oran istatistiği ile test edilmiştir. Çalışmada Paralel Doğrular Varsayımının sağlanmadığı durumlarda OOOM ve KOOM’nin, OOM’ne ve çok terimli lojit modele göre tercih edilmesi gereken modeller olduğu sonucuna varılmıştır.
Ordinal logistic regression models are used to estimate probabilities of dependent variable in multi-category and ordinal structure by means of independent variables. In ordinal logistic regression models, there are different ordinal logit models to compare dependent variable categories. These are Proportional Odds Model (POM), Non- Proportional Odds Model (NPOM) and Partial Proportional Odds Model (PPOM). When parallel lines assumption is hold, the POM is used and when it is not hold the the NPOM, the PPOM and Multinominal Logit Model can be used. The aim of this thesis is to examine these models and to determine the most suitable model according to the structure of data and assumptions. Data related to the variables which affect job satisfaction of media employees has been used in line with this aim, and Maximum Likelihood Estimator and Odds ratios of the examined models have been obtained. Model validity and comparison have been tested by Likelihood Ratio statistics. It has been concluded in the study that NPOM and PPOM are required to be preferred compared to POM and multinominal logit model when Parallel Lines Assumption is not hold.
2016-12-14T06:57:01Z
2016-12-14T06:57:01Z
2013-09
2013
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/802
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/823
2016-12-31T01:00:21Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Doğrulayıcı faktör analizinde örneklem hacmi, tahmin yöntemleri ve normalliğin uyum ölçütlerine etkisi
Doğan, Murat
Özaydın, Özer
TR107831
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Doğrulayıcı Faktör Analizi
Monte Carlo Simülasyonu
EQS
Yapısal Eşitlik Modellemesi
Uyum Ölçütleri
Yapısal Eşitlik Modelleri (YEM), nedensel ilişkilerin tahmin edilmesinde ve test
edilmesinde kullanılan, bir teori geliştirme ve test etme yöntemidir. Doğrulayıcı Faktör
Analizi (DFA) ise gizil ve gözlenen değişkenler arasındaki ilişkilerin ölçüm
modelleriyle ilgilenen YEM’in bir parçasıdır. Bu tez çalışmasında, DFA uyum
ölçütlerinin farklı koşullar altındaki karakteristik özelliklerinin belirlenmesi amacıyla
Monte Carlo simülasyonu yardımıyla yapılmıştır. Bu simülasyon çalışmasında,
örneklem hacminin 7 farklı durumu (50, 100, 200, 400, 800, 1600, 4000), tahmin
yönteminin 4 farklı durumu (En Çok Olabilirlik, En Küçük Kareler, Genelleştirilmiş En
Küçük Kareler, Ağırlıklandırılmış En Küçük Kareler) ve dağılımsal koşulun 3 farklı
durumu (çok boyutlu normallik varsayımı, az derecede normallikten sapma, orta
derecede normallikten sapma) ele alınmıştır. Simülasyon çalışması, bu koşulların,
CFA’da ve YEM’de en çok kullanılan 11 uyum ölçütüne etkisini incelemek amacıyla
EQS yazılımı yardımıyla oluşturulmuştur. Çalışmanın sonucunda, ele alınan tüm
koşulların uyum ölçülerini etkilediği tespit edilmiştir.
2016-12-30T07:02:50Z
2016-12-30T07:02:50Z
2013-06
2013
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/823
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/827
2016-12-30T07:02:59Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Model belirlemesi, örneklem hacmi ve tahmin yönteminin yapısal eşitlik modelleri uyum ölçütlerine etkisi
Şen, Rana
Yılmaz, Veysel
TR142341
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Yapısal Eşitlik Modellemesi
Uyum Ölçütleri
Model Belirlemesi
Monte Carlo Simülasyonu
Structural Equation Modeling
Fit Indices
Model Misspecification
Carlo Simulation
Yapısal Eşitlik modelleri (YEM), gözlenen değişkenlerin lineer bileşimi olarak
yazılabilen çok sayıda içsel ve dışsal gizil değişkeni birlikte ele alan bir modelleme
yöntemidir. Bu yüzden, YEM araştırmalarında model uyumunun değerlendirilmesi
zorlu bir konudur. YEM’de model uyumunun deneysel olarak değerlendirilmesi ve
istatistiksel tahminlerin elde edilmesinde Monte Carlo (MC) simülasyonu yaygın olarak
kullanılmaya başlanmıştır.
Bu tez çalışmasında, model belirlemesinin, örneklem hacminin ve tahmin
yönteminin YEM’de kullanılan uyum ölçütlerine etkisi, bir MC simülasyonu
düzenlenerek araştırılmıştır. Bu deneysel düzende, veriler EQS programı yardımıyla, bir
kitle kovaryans matrisinden üretilmiş ve farklı model belirlemesi (doğru model, az
yanlış model, orta derecede yanlış model) durumlarındaki YEM modellerine
uydurulmuştur. Rehberlik etmesi amacıyla, örneklem hacmi, tahmin yöntemi ve model
belirlemesinin uyum ölçütleri üzerindeki etkisi değerlendirilmiştir. Çalışmada, örneklem
hacminin 6 düzeyi (50, 100, 200, 400, 800 ve 1600), tahmin yönteminin ise 3 düzeyi
(En Çok Olabilirlik (ML), En Küçük Kareler (LS) ve Genelleştirilmiş En Küçük Kareler
(GLS)) incelenmiştir. En çok kullanılan 11 uyum ölçütü üzerinde çalışılmış ve
araştırmacılara bazı önerilerde bulunulmuştur.
Structural Equation Modeling (SEM) is a modeling technique that can handle a
large number of endogenous and exogenous variables, as well as latent variables
specified as linear combinations of the observed variables. Because of this reason, the
assessment of model fit in structural equation modeling (SEM) has long been a difficult
issue in SEM applications. The use of Monte Carlo (MC) simulations for empirical
assessment of statistical estimators and model fit is becoming more common in
structural equation modeling.
In this thesis study, a Monte Carlo simulation study was conducted to investigate
the effects on structural equation modeling (SEM) fit indices of, model specification,
sample size and estimation method. Based on balanced experimental design, samples
were generated from a population covariance matrix and fitted to structural equation
models with different degrees of model misspecification (true, slightly misspecified or
moderately misspecified models) with EQS software. To provide guidance, to evaluate
the effects of estimation method, sample size and model specification on eleven fit
indices. Six levels of sample size (50, 100, 200, 400, 800 and 1600) and three levels of
estimation method (Maximum Likelihood (ML), Least Square (LS) and Generalized
Least Square (GLS)) were examined. The most common eleven SEM fit indices are
studied and some recommendations for practitioners given.
2016-12-30T07:02:59Z
2016-12-30T07:02:59Z
2013-06
2013
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/827
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/839
2016-12-31T01:01:01Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Doğrusal olmayan kanonik korelasyon analizi ve depresyon anksiyete ve stres ölçeğine uygulanması
Kolukısaoğlu, Sıdıka
Filiz, Zeynep
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi
Depresyon Anksiyete ve Stres Ölçeği
Nonlinear Canonical Correlation Analysis
Depression Anxiety and Stress Scale
Doğrusal olmayan kanonik korelasyon analizi, kümeler arasındaki iliskilerin
incelenmesinde kullanılan bir tekniktir. Doğrusal olmayan kanonik korelasyon analizi
kategorik verilerin analizinde kullanılmaktadır.
Depresyon, anksiyete ve stres çağımızın en yaygın hastalıklarındandır.
Depresyon, anksiyete ve stres insanların yasamlarını olumsuz yönde etkilemektedir.
Özellikle üniversite öğrencilerinde depresyon, anksiyete ve stres yaygın olarak
görülmektedir.
Bu çalısmada amaç üniversite öğrencilerinin demografik özellikleri ile
depresyon, anksiyete ve stres düzeyleri arasındaki iliskiyi incelemektir. Çalısmada
depresyon, anksiyete ve stres ölçeği kullanılmıstır. Arastırma 11-25 Mayıs 2012
tarihleri arasında Eskisehir Osmangazi Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi ve Đktisadi
ve Đdari Bilimler Fakültesi öğrencileri üzerinde gerçeklestirilmistir. Demografik
özellikler ile depresyon, anksiyete ve stres arasındaki iliskiler doğrusal olmayan
kanonik korelasyon analizi ile açıklanmıstır.
Yapılan doğrusal olmayan kanonik korelasyon analizi sonucunda uyum değeri
1,43 olarak bulunmustur. Analizde önemli olduğu görülen değiskenler “depresyon”,
“anksiyete”, “stres” ve “mutluluk düzeyi” değiskenleridir. Analiz sonucunda mutluluk
düzeyi “çok iyi” olan öğrencilerin depresyon düzeylerinin “normal” olduğu
görülmüstür. Fen Edebiyat Fakültesi öğrencilerinin depresyon ve stres düzeylerinin
hafif düzeyde olduğu görülmüstür. Mutluluk düzeyi orta olan öğrencilerin aile
yapısının parçalanmıs olduğu ve kasabada büyüdükleri sonucuna ulasılmıstır.
Nonlinear canonical correlation analysis is a technique which is used in the
investigation of the relationships between clusters. Nonlinear canonical correlation
analysis is used to analyze categorical data.
Depression, anxiety and stres is the most common diseases of our age.
Depression, anxiety and stres negatively affects people’s lives. Depression, anxiety and
stres is widely seen over especially in university students.
Aim of this study is to examine the relationship between the university srudents’
demographic features and depression, anxiety and stres. In this study, depression,
anxiety and stres scale is used. The research was carried out on students of Eskisehir
Osmangazi University which are studying at Faculty of Art and Sciences and Faculty of
Economics and Administrative Sciences between 11 to 25 May 2012. The relationship
between students’ demographic features and depression, anxiety and stres are explained
by nonlinear canonical correlation analysis.
As a result of the nonlinear canonical correlation analysis the fit value is found
to be 1,43. “Depression”, “anxiety”, “stres” and “happiness levels” variables are
important variables in the analysis. The result of analysis the students which are “very
good” level of happiness, are “normal” levels of depression. Students of the Faculty of
Art and Sciences are found to be mild levels of depression and stres. The students
which are have a middle level of happiness level, grow a town and have a broken family
structure.
2016-12-30T10:31:40Z
2016-12-30T10:31:40Z
2013-02
2013
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/839
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/1157
2017-11-18T01:02:39Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Ters lojistikte bulanık çok amaçlı optimizasyon yaklaşımı
Ali, Abdullah Hasan Ali
Aksoy, Hasan Kıvanç
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Ters Lojistik
Bulanık Çok Amaçlı Optimizasyon
Genetik Algoritma
Reverse Logistics
Fuzzy Multi Objective Optimization
Genetic Algorithm
Geri dönüşüm problemleri ve buna bağlı geliştirilen ağ tasarımı lojistikte, tedarik zinciri yönetiminde maliyetlerin azaltılması ve servis hizmetlerini iyileştirmede önemli bir rol oynamaktadır. İade edilen, kullanım ömrü bitmiş olan yada tüketicinin yeni ürün aldığı için elden çıkardığı ürünlerin geri toplanması ve maliyeti üretici açısından stratejik öneme sahiptir. Yeniden üretim, kullanılmış, yıpranmış ürünlerin endüstriyel işlemler sonucunda "yeni ürün" durumuna getirilmesidir. Yeniden üretim atık miktarını azaltmak için kullanılan doğrudan ve karlı bir yöntem olduğu kadar, doğal kaynakların tüketimini de azaltmaktadır.
Yeniden üretim firmalarının karşılaştıkları zorluklar daha çok tedarik yönünden olmaktadır. Buradaki zorluk sisteme dönen ürünlerdeki zamanlama ve miktar belirsizliği olduğu kadar dönen ürünlerin kalitesi ve buna bağlı olarak geri kazanımındaki yüksek değişkenlik oranı, sistemdeki parça akışını ve kontrolünü güçleştirmektedir.
Bu tez çalışmasında ele alınan çok amaçlı bulanık optimizasyon modelinin üç hedefi; toplam maliyetin en aza indirgenmesi, geri dönüşüm oranın maksimize edilmesi ve geri kazanım miktarının maksimize edilmesidir. Çalışmada talep, kullanılmış ürünlerin geri dönüşümü ve geri kazanım oranı bulanık değişken olarak ele alınmıştır. Sayısal bir örnek problem üzerinde farklı talep, geri dönüş ve geri kazanım oranları için üç hedefin etkileşimi ve sistem maliyetleri üzerindeki etkileri incelenmiştir.
Çalışmamızda, ele alınan 18 farklı durum için toplam 144 deney sonuçalarını incelediğimizde verilen denemeler içinde kullanılan ürünlerin geri iade oranı ve talep arasındaki dengenin birinci amaç fonksiyonu üzerinde geri kazanım oranı ile birlikte önemli bir unsur olduğu görülmüştür.
Product recovery problems and reverse supply chain complications constitute the major problems of reducing the supply chain management costs and improving service functions. Collection process of used items which are returned to the manufacturer at the of their useful life strategically important. Remanufacturing operations is an industrial process to recover used products or manufactured products with certain faults. Remanufacturing operations keep the identity of the recovered items and restored them as a brand new product. Remanufacturing process not only reduce the consumption of the natural resources, it also reduce the amount of waste and economic option for procuring new materials and parts.
One of the major difficulties for reverse supply chain firms is in the reverse flow of the used items from consumers to manufacturer. These difficulties are timing and amount of the used products. Besides that quality and condition of the returned items complicates the coordination of the remanufacturing operations and system inventory control. In this dissertation we considered fuzzy multi objective optimization model and the objectives are minimizing total operation costs, maximizing recovery rate of returned products and maximizing amount of returned items. In this work we assumed that demand rate, return rate of used products and recovery rate of collected products are fuzzy variables. We investigated the system behavior with various values of returned of for recovery rate, return rate and demand ratethrough its life cycle via numerical example. Also, we examine the interaction of these three objectives under different demand and return product rate circumstances.
We have examined 144 experiments for 18 different cases for return rate and demand and concluded that recovery rate of used products together with return rate of cores constitute the major factor on the first objective function.
2017-11-17T05:31:10Z
2017-11-17T05:31:10Z
2017-01
2017
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/1157
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/1181
2017-12-12T01:00:28Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Çok amaçlı tek devrelik stokastik stok probleminin eniyilemesi
Öğütlü, Ahmet Sabri
Hasgül, Servet
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Tek Devrelik Stokastik Stok Problemi
Parti Büyüklüğü Belirleme
Bulanık Çok Amaçlı Programlama
Single Period Stochastic Inventory (Newsboy) Problem
Lot Sizing
Fuzzy Multi Objective Programming
Literatürde “Newsboy” veya “Newsvendor” problemi olarak değinilen Tek
Devrelik Stokastik Stok Problemi (TDSSP), rassal talep altında bir ürünün en iyi sipariş
miktarını belirlemek olarak ifade edilebilir. Tek seferlik sipariş fırsatı olduğu için bütün
devrenin sipariş miktarı belirlenmelidir. Çoğu çalışmada TDSPP’nin çözümünde
beklenen kâr performans ölçüsü olarak kullanılır. Bununla birlikte yöneticiler ve karar
vericiler beklenen kâr yanında başka bir performans ölçüsü olarak belirli bir hedef kar
düzeyine ulaşma olasılığı ile daha fazla ilgilenebilirler. Bu iki performans ölçüsü
birbiriyle çatışır ve genellikle eşzamanlı olarak eniyilenemez. Bu yüzden bu çalışmada
probleme iyi bir uzlaşık çözüm bulmak için bir bulanık çok amaçlı programlama modeli
geliştirilmiştir. Geliştirilen modelin geçerliğini test etmek için bir benzetim çalışması
yapılmıştır. Düzgün ve üstel dağılan talep altında önerilen modelin kullanımını
göstermek için açıklayıcı örnekler sunulmuştur.
The single period stochastic inventory problem is referred to as "Newsboy" or
"Newsvendor" problem in the literature, and can be expressed as to determine the
optimal order quantities under stochastic demand. Due to single order opportunity, the
order quantity should be determined for the entire period. In most studies expected
profit is used as the performance measure in the solution of the Newsboy problem.
However, managers and decision makers may be more concerned with a probability
level to achieve a specific target profit as another performance measure beside the
expected profit. These two performance measures are conflicted to each other, and
generally cannot be optimized simultaneously. Therefore, in this study, a fuzzy multiobjective
programming model is developed to find a good compromise solution to the
problem. A simulation study to test the validity of the developed model is performed.
Illustrative examples are presented to demonstrate the use of the proposed model under
uniform and exponential demand.
2017-12-11T07:04:44Z
2017-12-11T07:04:44Z
2015-11
2015
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/1181
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/1189
2017-12-12T01:00:49Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Sıralı küme örneklemesi yöntemleri ve uygulamaları
Öz, Derya
Yavuz, Arzu Altın
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Örnekleme
Basit Rassal Örnekleme
Sıralı Küme Örneklemesi
Sıra İstatistikleri
Göreli Etkinlik
Sampling
Simple Random Sampling
Ranked Set Sampling
Ranking Errors
Relative Efficiency
Örnekleme, araştırma konusu ile ilgili anakitleden örneklem oluşturmak için yapılan seçim işlemidir. Örnekleme ile anakitlenin ortalama, toplam ve oran gibi karakteristikleri tahmin edilerek, bu bilgilerin yorumlanması olanağı bulunur. Örnekleme yöntemleri rassal ve rassal olmayan örnekleme yöntemleri olmak üzere ikiye ayrılır. Rassal örnekleme yöntemlerinde örnekleme seçilecek birimlerin eşit seçilme şansı vardır. Rassal olmayan örnekleme yöntemlerinde ise birimler araştırmacı tarafından önceden belirlenir. Basit Rassal Örnekleme (BRÖ) yöntemi, rassal örnekleme yöntemleri içerisinde en çok kullanılan yöntemdir. Fakat bu yöntemde örneklem hacmi tahmin edicinin etkinliğini büyük ölçüde etkiler. BRÖ yönteminde örneklem hacmi ne kadar büyük olursa, tahmin edici anakitle parametresinin o kadar tutarlı tahminini verir. Birçok çalışmada zaman, maliyet ve iş gücü gibi etkenlerden dolayı küçük örneklemlerle çalışmak zorunda kalınmaktadır. Küçük örneklemlerde BRÖ yöntemine göre daha etkin sonuçlar veren Sıralı Küme Örneklemesi (SKÖ) ele alınmıştır.
SKÖ yöntemi, sıra istatistiklerine dayanan bir yöntemdir ve oluşabilecek sıralama hatalarına duyarlıdır. Bu nedenle literatürde sıralama hatalarını en aza indirgemeye yönelik birçok sıralı küme örneklemesi yöntemi verilmiştir. Bu çalışmada, Uç Sıralı Küme Örneklemesi (USKÖ), Medyan Sıralı Küme Örneklemesi (MSKÖ), Yüzde Sıralı Küme Örneklemesi (YSKÖ), L Sıralı Küme Örneklemesi (LSKÖ), Kartil Sıralı Küme Örneklemesi (KSKÖ), Hareketli Uç Sıralı Küme Örneklemesi (HUSKÖ) ve Harmonik Sıralı Küme Örneklemesi (HSKÖ) yöntemleri ele alınarak, anakitle ortalamasının tahmin edicisi üzerinde durulmuştur. Tezin uygulama kısmında ele alınan bu tasarımlar, BRÖ yöntemi ile elde edilen anakitle ortalamasına ilişkin tahmin değerleri ile karşılaştırılmıştır.
Sampling is choosing a sample from interested population with study topic. The characteristics of population such as mean, sum and ratio are estimated by sampling and then it is possible to interpret about the information. Sampling methods are divided into two parts as random sampling and non- random sampling. There is equal choosing probability for the units what is the chosed to sample in random sampling methods. But these units are determined by researcher in the non- random sampling methods. The simple random sampling method (SRS) is the most used method in random sampling methods. But in this method, the efficiency of estimator is substantially affected by sample size. If the sample size no matter how big the SRS method, the estimator gives population parameter’ s estimation more consistent. In many studies, we are forced to work in small samples due to factors such as time, cost and labor. In small samples, RSS that are considered more effective by Ranked Set Sampling.
RSS method is based on the order statistics and RSS is susceptible to ranking errors that may occur. Therefore, intended for ranking errors to minimize, several ranked set sampling methods are given in the literature. In this study, by taking Extremes Ranked Set Sampling (USKO), Median Ranked Set Sampling (MSKO), Ratio Ranked Set Sampling (YSKO), L Ramked Set Sampling (LSKO), Quartile Ranked Set Sampling (KSKO), Moving Extremes Ranked Set Sampling (HUSKO) and Harmonic Ranked Set Sampling (HSKO) methods, focused on the estimate of population mean. These discussed methods in the application part of the thesis are compared with estimation values of population mean obtained by SRS method.
2017-12-11T07:05:06Z
2017-12-11T07:05:06Z
2016-05
2016
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/1189
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/1217
2017-12-12T01:00:36Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Tam ve sansürlü örneklemler için deney tasarımı model parametrelerinin dayanıklı tahmini
Arslan, Muhammet Sait
Yavuz, Arzu Altın
Şenoğlu, Birdal
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Tip II Sansürleme
En Çok Olabilirlik
Uyarlanmış En Çok Olabilirlik
Type II Censoring
Maximum Likelihood
Modified Maximum Likelihood
Her ne kadar gerçek hayatta tam örneklem durumu ile sıklıkla karşılaşsak da deneysel
çalışmalarda sansürlenmiş örneklemlerin analizi yapılması gerekebilir. Deney süresinde test
edilen tüm birimlerin (elemanların) başarısız olduğu örneklemlere tam ya da sansürsüz
örneklem denir. Sansürlenmiş örneklemler önceden belirlenen aralık dışında gözlenmez ve
dolayısıyla bunlara ilişkin ortalama ve varyansın en küçük kareler (Least Square - LS)
tahminleri yanlı çıkar. Yanlı LS tahminleri tutarlı değildir ve örneklem hacmi arttıkça yan
miktarları azalmamaktadır. Buna karşın en çok olabilirlik (Maximum Likelihood - ML)
tahminleri tutarlıdır ve büyük örneklem hacimlerinde küçük yan değerine sahiptir.
Sansürlenmiş örneklemler birçok alanda kullanılmaktadır. İstatistikte genellikle
örneklemin birbirinden bağımsız aynı parametre değerlerine sahip normal dağılımdan
geldiği varsayılmaktadır. Genellikle hipotez testleri bu varsayım altında yapılmaktadır.
Ancak, gerçek hayatta örneklem farklı dağılımlardan gelebilir.
Bu çalışmada simetrik ya da çarpık verilerin modellenmesinde kullanılan Jones ve
Faddy’nin Çarpık-t (JFST) dağılımı kullanılmıştır. Hata terimlerinin JFST dağılımından
geldiği durumda tam örneklem ve Tip II sansürlenmiş örneklem varlığında konum modeli
ve bir yönlü deney tasarımı modeli için parametre tahminleri en çok olabilirlik (ML) yöntemi
ile elde edilmiştir. JFST dağılımında parametrelerin ML tahmin edicilerinin kapalı formları
elde edilememektedir. Bu yüzden iteratif yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. ML tahminleri
bulunurken Newton Raphson (NR) algoritması kullanılmıştır. Ayrıca, Tiku (1968)’ de
tarafından önerilen ve iteratif yöntemlerin dezavantajlarını taşımayan ve asimptotik olarak
ML yönteminin özelliklerini taşıyan uyarlanmış en çok olabilirlik (Modified Maximum
Likelihood - MML) yöntemi de kullanılmıştır. Tahmin edicilerin etkinliklerinin
karşılaştırılabilmesi için Monte Carlo simülasyonu yapılmıştır. Ayrıca gerçek bir veri seti ile
uygulama çalışması gerçekleştirilmiştir.
Although we meet the complete sample situation in real life, experimental studies may
require the analysis of censored samples. The sample which’s all tested units (elements) had
failed is called as complete or uncensored samples. Censored variables are not observed
outside of the predetermined interval and therefore, least squares (LS) estimators related to
mean and variance of these are biased. Biased LS estimators are not consistent and the
amount of bias does not decrease as the sample volume increases. In contrast, the ML
estimators are consistent and have little bias value for large sample volumes.
Censored samples are used in many fields. In statistics, generally, the error terms are
assumed as come from an independently and identically distributed (i.i.d.) normal
distribution. Usually hypothesis testing is carried out under this assumption. However,
sample may come from different distributions in real-life.
In this study, Jones and Faddy's Skewed-t (JFST) distribution, used in the modeling of
the symmetrical or skewed long tailed data, was used. Parameter estimations are obtained
by Maximum likelihood (ML) for location model and one-way experimental design model
in the presence of complete sample and Type II censored sample in the case of the error term
comes from JFST distribution. ML estimators for the JSFT distribution cannot be obtained
in closed form. Therefore, there is a need for iterative methods. Newton-Raphson (NR)
algorithm was used for finding ML estimates. In addition, modified maximum likelihood
(MML) method, suggested by Tiku (1968), which devoid of the disadvantages of iterative
methods and bearing the characteristics of the ML method asymptotically was used. Monte
Carlo simulation is conducted in order to compare the efficiency of estimators. Furthermore,
a study with a real data set was carried out.
2017-12-11T07:10:30Z
2017-12-11T07:10:30Z
2015-09
2015
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/1217
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/1257
2018-01-10T01:00:24Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
PLSR ve PCR tekniklerinin monte carlo simülasyonu ile karşılaştırılması
Güven, Gamze
Şamkar, Hatice
TR106129
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Çoklu Bağlantı
PLSR
PCR
RMSECV
Bileşen
Multicollinearity
Component
Çoklu doğrusal regresyon, bir bağımlı değişken ile bir ya da daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için yaygın olarak kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Bu yöntemde regresyon katsayılarını tahmin etmek için En Küçük Kareler (Least Squares-LS) tekniği kullanılır. Ancak çoklu doğrusal regresyonda güvenilir sonuçlar elde etmek için LS tekniğinin belli başlı varsayımlarının sağlanması gerekir. Bu varsayımlardan bir tanesi bağımsız değişkenler arasında ilişki bulunmaması gerektiğidir. Bağımsız değişkenler arasındaki ilişki, çoklu bağlantı sorununa sebep olur. Çoklu bağlantı sorunu, parametre tahminleri üzerinde olumsuz sonuçlar doğurur. Bu sorunu ortadan kaldırmak için çeşitli yollara başvurulabilir. Bu yollardan en yaygın olarak kullanılanı yanlı tahmin teknikleridir.
Bu tezde veri indirgemesi yaparak çoklu bağlantıyı ortadan kaldıran yanlı tahmin tekniklerinden Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu (Partial Least Squares Regression – PLSR) ve Temel Bileşenler Regresyonu (Principal Component Regression – PCR) ele alınmıştır. Bu iki teknik farklı çoklu bağlantı dereceleri, farklı gözlem sayıları, farklı değişken sayıları ve farklı standart sapma değerleri için Çapraz Geçerliliğin Hata Kareler Ortalamasının Karekökü (Root Mean Square Error Cross Validation – RMSECV) kriterine göre ve bileşen sayısına göre Monte Carlo simülasyonu ile karşılaştırılmıştır. Benzer RMSECV değerlerini veren bileşen sayıları açısından simülasyon sonuçları değerlendirildiğinde bazı durumlarda PLSR tekniği PCR’den daha iyi performans gösterirken, bazı durumlarda her iki teknik benzer sonuçlar vermiştir.
Multiple Lineer Regression is a statistical method commonly used to model relationships between the dependent variable and one or more independent variables. In this method, Least Squares (LS) technique is used for prediction of regression coefficients. However, to obtain reliable results in multiple linear regression, some assumptions need to be provided for the LS method. One of the these assumptions is that there is no relationship between independent variables. The relationship between independent variables lead to multicollinearity problem. Multicollinearity problem results in negative consequences on parameter estimations. Various ways can be applied to remove this problem. One of the most widely used ways is biased estimation techniques.
In this thesis, biased estimation techniques called Partial Least Squares Regression (PLSR) and Principal Component Regression (PCR) that remove multicollinearty problem by reducing were discussed. These two techniques were compared with Monte Carlo simulation study with respect to RMSECV criterion and number of component in the case of different multicollinearity degrees, different number of observations, different number of variables and different number of standart deviation values. When the simülation results are evaluated in terms of component numbers which give similar RMSECV values although in some cases PLSR technique shows better performance than PCR, in some cases both techniques give similar results.
2018-01-09T07:45:56Z
2018-01-09T07:45:56Z
2015-12
2015
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/1257
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/1375
2018-03-03T01:00:18Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Logaritmik doğrusal modeller ve uygunluk analizinin birlikte kullanımı : lise öğrencilerinin sigara içme alışkanlıklarına uygulanması
Kaşkır, Fisun
Yılmaz, Veysel
TR199091
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Logaritmik Doğrusal Modeller
Uygunluk Analizi
Çoklu Uygunluk Analizi
Kategorik Veriler
Kontenjans Tabloları
Logaritmik doğrusal modeller ve uygunluk analizi, kategorik değişkenler
arasındaki ilişkilerin yorumunu kolaylaştıran istatistiksel birer tekniktir. Bu çalışmada,
Logaritmik doğrusal modeller ile uygunluk analizinin birbirinin tamamlayıcısı olarak
kullanılması amaçlanmıştır. Bu kapsamda, 2010 yılında Eskişehir’de il merkezindeki
liselerde okuyan 662 öğrenciye ait, sigara içme alışkanlıklarına ilişkin veri derlenmiştir.
En uygun modeli belirlemek için logaritmik doğrusal analiz, belirlenen en uygun modeli
görsel ve yorumsal açıdan zenginleştirmek içinse uygunluk analizi kullanılmıştır.
2018-03-02T07:10:48Z
2018-03-02T07:10:48Z
2012-09
2012
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/1375
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/1444
2018-04-13T00:00:59Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Lojistik regresyonda kuşkulu gözlemlerin incelenmesi
Coşkun, Burçin
Alpu, Özlem
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Lojistik Regresyon Teşhis Ölçüleri
Aykırı Değer
Yüksek Kaldıraç Noktası
Etkili Gözlem
Çoklu Lojistik Regresyon Teşhis Ölçüleri
Logistic Regression Diagnostics
Outliers
High Leverage Points
Influential Observations
Multiple Group Logistic Regression Diagnostics
Lojistik regresyon modeli geçmişten günümüze hemen her bilim dalında büyük ilgi gören istatistik tekniklerden biridir. Ancak, lojistik regresyon modelinin yeterliliğinin, uygunluğunun kontrolü için etkili gözlem, aykırı değer ve kaldıraç noktaların analizi çok sık çalışılmamaktadır. Kuşkulu gözlemlerin belirlenmesindeki bir hata modelden elde edilen çıkarsamaların geçerliliği üzerinde ciddi bozulmalar yaratabileceğinden bu gözlemlerin belirlenmesi ve ortadan kaldırılması modelleme çalışmalarında çok önemli bir konudur. Aykırı değerlerin tespiti ve artıklara dayalı olarak geliştirilmiş diğer teşhis ölçüleri doğrusal regresyonda geniş bir kullanım alanı kazanmıştır. Doğrusal regresyonda yapılan çalışmaların çokluğu lojistik regresyon için geliştirilebilecek yöntemlere rehberlik etmektedir. Doğrusal regresyonda olduğu gibi lojistik regresyonda da aykırı değer, etkili gözlem ve yüksek kaldıraç noktaları konuları birlikte ele alınmaktadır. Bir lojistik regresyon modelinin parametrelerinin tahmininde sıklıkla kullanılan en çok olabilirlik yöntemi ideal ortamlarda iyi optimallik özelliklerine sahip olsa da kuşkulu gözlem değerlerine karşı oldukça duyarlıdır. Bu nedenle modelin uygun olduğuna karar vermeden önce değişken öğelerinin tam kümesi üzerinden model uyumunun desteklenip desteklenmediğini görmek amacıyla kuşkulu gözlem teşhisçileri geliştirilmiştir.
Bu çalışmada lojistik regresyon modeli için son dönemlerde ele alınmış bazı teşhis ölçüleri ve önerilen teşhis ölçüleri, R yazılım programından faydalanılarak gerçekleştirilen simülasyon çalışması ile türetilen veriler üzerinden karşılaştırılmıştır. Simülasyon çalışması bir, iki ve beş bağımsız değişkenli lojistik regresyon modelleri ile gerçekleştirilmiştir. Her bir model için tek bir bağımsız değişkenin ve tüm bağımsız değişkenlerin belirli kirletme oranları ile kirletildiği durumlarda teşhis ölçülerinin performansı incelenmiştir.
Logistic regression model is one of the statistical techniques which has been received a great deal of attention from past to present in almost every branch of science. However, analyses of influential observations, outliers and leverage points are not studied frequently for the adequacy and efficiency of the logistic regression model. An error in determining the suspicious observations can create serious distortions on validity of the inferences derived from the model, identification and elimination of these observations are very important issues in modelling studies. Detection of outliers and other diagnostic measures based on residuals have gained a wide range of use in the linear regression. The multiplicity of studies on the linear regression provides guidance to methods that can be developed for logistic regression. Issues on outliers, influential observations and high leverage points have been discussed together in logistic regression as in linear regression. The usual method of fitting logistic regression models, maximum likelihood, has good optimality properties in ideal settings, but is extremely sensitive to suspicious data points. Therefore, before concluding that model fits, a series of influential observation diagnostics have been developed to see if fit is supported over the entire set of covariate patterns.
In this thesis developed and recently proposed multiple group diagnostic measures for logistic regression compared with the data derived from simulation study. Thus, optimal diagnostic measures were determined in different simulation scenarios. R software program used at the stage of the development of new diagnostic measures and compare of current diagnostic measures. The simulation study was conducted with one, two and five independent variable logistic regression models. The performance of diagnostic measures were examined for a single contaminated independent variable for each model and in case where all the independents variables were contaminated with certain contamination rates.
2018-04-12T13:40:35Z
2018-04-12T13:40:35Z
2017-07
2017
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/1444
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/1605
2019-01-31T01:07:02Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Kaotik zaman serilerinde kestirim yaklaşımlarının karşılaştırılması
İşi, Ayşe
Çemrek, Fatih
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Kaos
Kaotik Zaman Serileri
Kaotik Kestirim
FTSE100 Endeksi
Chaos
Chaotic Time Series
Chaotic Prediction
FTSE-100 Index
Bu tezde, kaotik zaman serilerinin kestirimi için önerilen global, yerel ve yarı-yerel
kestirim yaklaşımlarının kestirim performansı açısından karşılaştırılması amaçlanmıştır. Bu
amaçla uygulama alanı olarak kaos teorisinin en önemli alanı olan hisse senedi piyasaları
tercih edilmiştir. Hisse senedi piyasalarını temsil etmek üzere, FTSE 100 (Financial Times
Stock Exchange) endeksi kullanılmıştır. Veri seti, FTSE-100 endeksinin 20.10.1997-
28.04.2017 tarihlerini kapsayan endeks kapanış değerlerini içermektedir.
Kaotik analiz sonucunda, BDS testi ile FTSE 100 endeksi serisinin doğrusal olmadığı
ve deterministik kaos içerdiğine dair bulgular elde edilmiştir. Faz uzayının yeniden
yapılandırılması için kullanılan faz uzayı parametreleri olan zaman gecikmesi değeri
Karşılıklı Bilgi Yöntemi ile =47 ve gömme boyutu değeri Yanlış En Yakın Komşu metodu
kullanılarak d=5 bulunmuştur. Korelasyon boyutu analizi ile çekicinin fraktal boyutu da=3
olarak bulunmuş ve ayrıca serinin fraktal yapıya sahip deterministik bir seri olduğu
belirlenmiştir. Kantz’ın algoritması kullanılarak hesaplanan en büyük Lyapunov üsteli
0,01 1 olarak bulunmuş ve FTSE 100 endeksi serisinin başlangıç koşullarına hassas
bağlılık gösteren, deterministik kaotik bir yapıya sahip olduğu belirlenmiştir.
Global, yerel ve yarı-yerel kestirim yaklaşımlarının performansları, RMSE ve NMSE
kriterlerine göre karşılaştırılmıştır. Uygulama sonucunda; FTSE 100 endeksi serisinin
kestirimi için en iyi kestirim yaklaşımının yarı-yerel yaklaşım metotları olduğu
belirlenmiştir. Global ve yerel yaklaşım metotları ile en fazla 5 günlük kestirim yapılması
mümkün iken yarı-yerel kestirim yaklaşımları ile serinin 20 güne kadar kestiriminin
yapılabileceği belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar, hisse senedi piyasalarının davranışlarının
açıklanmasında ve öngörülmesinde yarı-yerel kestirim yaklaşımlarının başarılı sonuçlar
vereceğini ortaya koymaktadır.
In this thesis, it is aimed to compare the global, local and semi-local prediction
approaches proposed for predicting chaotic time series in terms of prediction performance.
For this purpose, stock market was chosen as the most important field of chaos theory. The
FTSE 100 (Financial Times Stock Exchange) index is used to represent the stock market.
The data set includes the index closing values of the FTSE-100 index covering the dates
20.10.1997-28.04.2017.
As a result of the chaotic analysis, the BDS test revealed that the FTSE 100 index
series are not linear and exhibit deterministic chaos. The time delay value, which is the phase
space parameter used to reconstruct the phase space, was found to be =47 by the Mutual
Information Method. The embedding dimension value was found d = 5 using the Nearest
Neighbor method. With the correlation dimension analysis, the fractal dimension of the
attractor was found to be da= 3 and it was also determined that the series had a deterministic
series with fractal structure. The largest Lyapunov exponent computed using Kantz's
algorithm was found to be 0,01 1 . The FTSE 100 index series has been determined to
have a deterministic chaotic structure that is sensitive to the initial conditions.
The performances of global, local and semi-local prediction approaches were
compared according to RMSE and NMSE criteria. As a result of the application; it has been
determined that the best prediction approach for the FTSE 100 index series is the semi-local
approximation method. While it is possible to make a maximum of 5 days prediction with
global and local approach methods, it has been determined that up to 20 days prediction can
be made with the semi-local prediction approaches. The results show that semi-local
prediction approaches are successful in predicting the behavior of stock market.
2019-01-30T08:15:31Z
2019-01-30T08:15:31Z
2017-08
2017
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/1605
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/1606
2019-01-31T01:07:20Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Doğrusal olmayan yapısal eşitlik modellemesi : bir simülasyon çalışması
Doğan, Rana Şen
Yılmaz, Veysel
TR142341
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Doğrusal Olmayan Yapısal Eşitlik Modellemesi
SAS Proc NLMIXED
Marjinal En Çok Olabilirlik
Monte Carlo Simülasyonu
Nonlinear Structural Equation Modeling
Marginal Maximum Likelihood
Monte Carlo Simulation
Doğrusal Olmayan Yapısal Eşitlik Modelleri, gerçek hayat problemlerinde doğrusal
olmayan ilişkilerin varlığına duyulan ihtiyaç sonucu Doğrusal Yapısal Eşitlik Modelleri’nin
doğal bir uzantısı olarak ortaya çıkmıştır.
Bu tez çalışmasının amacı, son yıllarda oldukça popüler hale gelmesine rağmen
ülkemizde henüz kullanılmayan Doğrusal Olmayan Yapısal Eşitlik Modelleri hakkında bilgi
vererek, neden Doğrusal Olmayan Yapısal Eşitlik Modelleri kullanılması gerektiğini
açıklamak ve doğrusal olmayan etkilerin parametre tahminlerini bir Monte Carlo
simülasyonu yardımıyla örneklem hacmi ve gözlenen değişkenlerin güvenilirlikleri
bakımından değerlendirmektir.
Bu tez, Doğrusal Olmayan Yapısal Eşitlik Modelleri’nin teorisinden, Doğrusal
Olmayan Yapısal Eşitlik Modelleri’nde kullanılan parametre tahmin yöntemlerinden, SAS
Proc NLMIXED prosedürü yardımıyla uygun modelin belirlenmesi ve parametre
tahminlerinin değerlendirilmesi aşamalarından oluşmaktadır.
Uygun modellin belirlenmesinde ve doğrusal olmayan model parametrelerinin
değerlendirilmesinde Marjinal En Çok Olabilirlik tahmin yöntemi kullanılmıştır. Marjinal
En Çok Olabilirlik tahmin yönteminin performansı yakınsaklık, uygun olmayan çözümler,
parametre tahminlerinin ve standart hataların yanı, parametre tahminlerinin değişkenliği ve
doğruluğu açısından SAS Proc NLMIXED prosedürü ile çeşitli örneklem hacmi ve çeşitli
güvenilirlik düzeylerinde değerlendirilmiştir.
Uygun model olarak belirlenen üstel modele ilişkin simülasyon çalışması sonuçları
genel olarak değerlendirildiğinde, Marjinal En Çok Olabilirlik tahmin yöntemine göre,
küçük örneklem hacimlerinde ve zayıf güvenilirlik düzeylerinde parametre tahminlerinin
yakınsak olmadığı yada uygun çözüme yakınsayamadığı, yanlı olduğu, doğru olmadığı ve
daha az değişken olduğu gözlenmiştir. Aynı zamanda, Doğrusal Olmayan Yapısal Eşitlik
Modelleri’nde doğrusal yaklaşım kullanmanın doğurduğu sakıncalardan bahsedilmiş ve
genel tavsiyelerde bulunulmuştur.
Nonlinear Structural Equation Models have emerged as a natural extension of Linear
Structural Equation Models, as a result of the need for the existence of nonlinear relationships
in real life problems.
The purpose of this thesis is to explain why Nonlinear Structural Equation Models
should be used by giving information about the Nonlinear Structural Equation Models that
have not yet been used in our country even though they have become popular in recent years
and also to evaluate the parameter estimates of nonlinear effects in terms of sample size and
reliability of observed variables with the help of Monte Carlo simulation.
This thesis consists of the theory of Nonlinear Structural Equation Models,
parameter estimation methods used in Nonlinear Structural Equation Models, the steps of
determining the appropriate model using the SAS Proc NLMIXED procedure and
evaluating the parameter estimates.
Marginal Maximum Likelihood estimation method was used in determining
appropriate models and evaluating nonlinear model parameters. The performance of the
Marginal Maximum Likelihood estimation method is evaluated at various sample sizes and
various reliability levels by the SAS Proc NLMIXED procedure in terms of the
convergence, improper solutions, bias of the parameter estimates and standard errors, the
variability and the accuracy of the parameter estimates.
When the results of the simulation study for the exponential model, which was
determined as the appropriate model are evaluated in general, it was observed that the
parameter estimations at small sample sizes and poor reliability levels are not convergent or
they converge to improper solutions, they are biased, inaccurate, and less variable according
to the Marginal Maximum Likelihood estimation method. Morever, shortcomings of the
linear approach in Nonlinear Structural Equation Models were mentioned together with
general recommendations.
2019-01-30T08:15:35Z
2019-01-30T08:15:35Z
2017-08
2017
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/1606
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/1591
2019-01-31T01:07:17Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Bayesci yapısal eşitlik modellemesi : teknoloji kabul modeli uygulaması
Doğan, Murat
Yılmaz, Veysel
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Yapısal Eşitlik Modeller
Bayesci Yöntem
Markov Zinciri Monte Carlo Yöntemi
Teknoloji Kabul Modeli
Structural Equation Models
Bayesian Method
Markov Chain Monte Carlo Method
Technology Accepted Model
Bu tez çalışmasında, Yapısal Eşitlik Modellerinde sıklıkla kullanılan ve klasik
tahmin yöntemlerine alternatif olan Bayesci tahmin yöntemi, önerilen bir Teknoloji Kabul
Modeli kullanılarak test edilmiştir. Bunun yanı sıra, Bayesci yöntem hakkında detaylı bilgi
verilmiş, yöntemin tahmin aşamaları araştırmacılar için tekrarlanabilir olması açısından
adımlara bölünmüş ve her bir adım detaylı olarak incelenmiştir. Bu tez, hesaplama
teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte istatistiksel çıkarsamalar yapmada popüler hale gelen
Bayesci Yöntemin Yapısal Eşitlik Modellerinde nasıl kullanıldığını göstermekte ve bunun
için geçerli parametre tahmin aşamalarını kapsamaktadır. Çalışmada, Yapısal Eşitlik
Modellerinde, parametre tahmini için En Çok Olabilirlik yöntemi, Sağlam En Çok
Olabilirlik yöntemi ve Bayesci yöntem kullanılmıştır. Bayesci yöntemde, her bir
parametreye ait sonsal dağılım elde etmek için Markov Zinciri Monte Carlo yöntemi ve her
bir sonsal dağılımdan örnek çekmek için de Gibbs örneklemesi yöntemi kullanılmıştır. Bu
çalışmada, Bayesci tahmin yöntemi ile küçük örneklem boyutunda uygun tahminler elde
edilebildiği bulunmuştur.
In this thesis, Bayesian estimation method, which is frequently used in Structural
Equation Models as an alternative to classical estimation methods, has been tested using a
proposed Technology Acceptance Model. In addition to this, detailed information about the
Bayesian method was given, prediction stages of the method was divided into steps and
each step was examined in detail to be reproducible for researchers. This thesis shows how
the Bayesian Method, which has become popular in making statistical inferences with the
development of computing technologies, is used in Structural Equation Models, and it
covers parameter estimation steps for this purpose. In this study, Maximum Likelihood
method, Robust Maximum Likelihood method and Bayesian method were used for
parameter estimation in Structural Equation Models. In the Bayesian method, the Markov
Chain Monte Carlo method was used to obtain the posterior distribution of each parameter,
and the Gibbs sampling method was used to draw the samples from each posterior
distribution. In this study, it was found that appropriate estimates can be obtained in small
sample sizes with the Bayesian estimation method.
2019-01-30T08:14:52Z
2019-01-30T08:14:52Z
2017-08
2017
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/1591
tur
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/1592
2019-01-31T01:07:23Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Ülkeler arası ticari ilişkilerin küresel finansal kriz yayılımına etkisi : Türkiye örneği
Polat, Hakkı
Çemrek, Fatih
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik
Uluslarası Ticaret
Finansal Kriz Yayılımı
Çok Değişkenli GARCH Modelleri
Koşullu Korelasyonlar
International Trade
Financial Contagion
Multivariate GARCH Models
Conditional Correlation
Bu tez, küresel ekonomik krizlerin, Türkiye gibi büyümekte olan ekonomiye sahip ülkelerin piyasalarına, hangi kanallar aracılığıyla yayıldığını incelemek için yazılmıştır. Analizlerde, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) verilerine göre, Türkiye’nin yüksek düzeyli ticari ilişkilere sahip olduğu yedi ülke (Almanya, Fransa, İngiltere, Rusya, Çin, Amerika ve İtalya) ile düşük düzeyli ticari ilişkilere sahip olduğu yedi ülkenin (Botsvana, Gabon, Güney Kıbrıs, İzlanda, Yeni Zelenda, Kenya ve Jamaika) 2005-2011 yılları arası, borsa endeks verileri kullanılmıştır. Bu verilerle, 2007-2008 ekonomik krizi döneminde meydana gelen volatilite transferleri çok değişkenli GARCH modelleri yardımıyla ortaya konmaya çalışılmıştır.
Yapılan analizler sonucunda, kriz dönemlerinde, Türkiye’nin yüksek düzeyli ticari ilişkilere sahip olduğu ülkelerden Türkiye’ye doğru bir volatilite transferinin gerçekleştiği tespit edilmiştir. Aynı zamanda bu volatilite transferi, ticaretin büyüklüğüne göre değişmektedir. Kriz dışı ve kriz dönemlerinde, Türkiye’nin, yüksek düzeyli ticaret hacmine sahip olduğu ülkelerle hesaplanan koşullu korelasyon katsayılarının, düşük düzeyli ticarete sahip olduğu ülkelerin koşullu korelasyon değerlerinden daha yüksek olduğu ve anlamlı bir farklılık oluşturduğu sonucuna ulaşılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, ticaretin, volatilite transferinde etkili bir kanal olduğu tespit edilmiştir.
This thesis has been written to examine the channels through which the global economic crises contagion to the markets of countries with growing economies like Turkey. According to data from the Turkish Statistical Institute (TÜİK) 7 countries with high trade volume (Germany, France, UK, Russia, China, America and Italy) and 7 countries with low trade volume (Botswana, Gabon, Kenya, Cyprus, Iceland, New Zeland and Jamaica) between 2005 and 2011, stock market index data was used. Given this, volatility transfers that took place during the 2007-2008 crisis period were tried to be introduced with the aid of the multivariate GARCH models.
As a result of the tests, it has been determined that during the crisis periods, a volatility transfer takes place in the countries where Turkey has high commercial relations. At the same time, this volatility transfer varies according to the size of the trade. In the non-crisis and crisis periods, the conditional correlation coefficients calculated from the countries where Turkey has high level of trade were found to be higher than the conditional correlation values of the countries with low-level commercialization and reached to a significance difference. Moreover, as a result of the analyzes made, it has been determined that trade is an effective channel for transferring volatility.
2019-01-30T08:14:55Z
2019-01-30T08:14:55Z
2017-08
2017
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/1592
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/1699
2019-06-22T00:00:47Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Belediyelerin performanslarının maliyet analizi yaklaşımlarıyla değerlendirilmesi
Kaygısız, Zeliha
Girginer, Nuray
TR 171535
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik A.B.D.
Belediye
Performans ölçümü
Etkinlik
Etkililik
Yarar
Maliyet etkinlik analizi
Maliyet etkililik analizi
Maliyet yarar analizi
Veri zarflama analizi
Gri ilişkisel analiz
Municipality
Performance measurement
Efficiency
Effectiveness
Utility
Cost efficiency analysis
Cost effectiveness analysis
Cost utility analysis
Data envelopment analysis
Grey relational analysis
Günümüzde tüm kurumlarda performans ölçümü konusunda ortaya çıkan hızlı değişim, belediyelerin performansının ölçülmesi gereksinimini de beraberinde getirmiştir. Belediyelere yönelik performans ölçümleri, bu kurumların hizmetlerini ne derece başarılı bir şekilde gerçekleştirdiklerini ortaya koyarken, elde edilen sonuçlar da izleyen dönemlerin bütçe programlarını etkilemektedir. Dolayısıyla performans ölçüm sonuçlarının belediyenin maliyetleriyle ilişkilendirilmesi büyük önem taşımaktadır. Kamu kurumları genellikle performans ölçümünde kolay ölçülebilen girdi, çıktı, sonuç, verimlilik ve tutumluluk gibi göstergeleri kullanmaktadırlar. Buna karşılık hizmet sektörünün en önemli performans göstergeleri olan etkinlik, etkililik ve yarar gibi göstergeler göz ardı edildiğinden, bu göstergeler literatüre de çok fazla girememektedir. Bu çerçevede çalışma, belediyelerin performans ölçüm sonuçlarının maliyetleriyle ilişkilendirildiği üç ayrı maliyet analizi yaklaşımını kapsamaktadır. Çalışmada öncelikle belediyelerin kendilerine tahsis edilen bütçeyle hizmetlerini ne derece doğru gerçekleştirdiklerinin belirlenmesi amacıyla, Veri Zarflama Analizi ile elde edilen etkinlik oranları Maliyet Etkinlik Analizi ile bütçeleriyle ilişkilendirilmiştir. Hizmetlerini doğru bir şekilde yerine getirmekle birlikte, doğru hizmetleri yapıp yapmadıklarının ortaya konulabilmesi amacıyla da raylı sisteme sahip büyükşehir belediyelerinin kent içi toplu taşıma sistemlerinin etkililik oranları belirlenerek, Maliyet Etkililik Analizi ile maliyet etkililikleri ortaya konulmuştur. Çalışmanın son bölümünde ise Gri İlişkisel Analiz kullanılarak toplumsal yarar oranları elde edilen belediyelerin Maliyet Yarar Analizi ile maliyet yarar oranları belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar performans ölçümünde maliyetler göz önünde bulundurulmadığında performans göstergelerinin çok daha yüksek çıkabileceğini göstermiştir. Bu bakımdan performans ölçümünde maliyet analizi yaklaşımlarının önemi ortaya koyulmuştur.
Today, the rapid change of performance measurement for the all corporations has brought the need to measure the performance of municipalities. Municipalities for the performance measurement put forwards how successful service does the civil government run then this effect subsequent budget performance. Therefore, costs associated with the municipality's performance measurement results become vital subject. Public institutions are usually use easy tools for performance measurement indicators such as input, output, outcome, efficiency, and fragility. However, the most important performance indicators of service sector activity such as efficiency, effectiveness and utility are not taking into consideration, this indicators rarely seen in the literature. In this context, this study investigates the relationship between the results of the municipalities of performance measurement and cost effectiveness using three different cost analysis. Firstly this study investigates the relationship between the efficiency score of DEA and cost efficiency for detecting how municipalities serve effectively with their associated budget. In order to put forward whether they run right services, cost-effectiveness is brought up with Cost Effectiveness Analysis by detecting the efficiency score of urban public transport system for the metropolitan municipality which has rail system. In the last part of the study, cost-utility ratios which are derived from cost utility analysis for municipality which have achieved social utility rates are determined using Grey Relational Analysis. The results show that the performance indicators are much higher when we cannot take into account the costs for performance measurement.
2019-06-21T05:48:06Z
2019-06-21T05:48:06Z
2011-03
2011-03
doctoralThesis
Kaygısız, Z, (2011). Belediyelerin Performanslarının Maliyet Analizi Yaklaşımlarıyla Değerlendirilmesi. (Doktora tezi). Eskişehir Osmangazi Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir.
http://hdl.handle.net/11684/1699
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/3341
2022-06-18T00:00:23Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Sağlam kestiricilerin etkinliklerinin farklı örnekleme yöntemleri için karşılaştırılması ve uygulaması
Altın, Arzu
Şenoğlu, Birdal
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
En Küçük Kareler Kestiricisi
Sağlam Kestirici
Örnekleme
Normal Olmayan Dağılımlar
Sağlamlık
En küçük kareler (EKK) kestiricileri örnekleme çalışmalarında evren
parametrelerini tahmin etmede yaygın olarak kullanılan kestiricilerdir. Ancak EKK
kestiricileri sadece normal dağılım varsayımı altında etkin kestiricilerdir. Uygulamada,
özellikle veri kümesinin aykırı değer içerdiği veya varsayılan modelden uzaklaştığı
durumlarda EKK kestiricilerinin etkinlikleri azalmaktadır. Böyle durumlarda, aykırı
değerlere ve varsayılan modelden sapmalara karşı daha az duyarlı olan sağlam
kestiricilerin kullanılması tercih edilir.
Bu çalışmanın amacı, veri setinin normal dağılıma sahip olmaması veya aykırı
değer içermesi durumunda EKK kestiricisine alternatif daha etkin sağlam kestiricilerin
tanıtılması ve süper evrenin uzun kuyruklu simetrik ve genelleştirilmiş lojistik dağılıma
sahip olması durumunda bu kestiricilerin etkinliklerinin MSE kriteri bakımından
karşılaştırılmasıdır. Çalışmada çeşitli örnekleme yöntemlerinde, kestiricilerin
etkinlikleri bakımından karşılaştırılaştırılabilmesi için süper evren modeli
benimsenmiştir. Süper evrenin dağılımının simetrik (uzun kuyruklu simetrik dağılımlar
ailesi) ve çarpık (Genelleştirilmiş lojistik dağılım) olduğu iki farklı durum ele alınmıştır.
Süper evrenin bu dağılımlara sahip olması durumunda evren parametrelerinin EKK ve
sağlam kestiricileri belirlenerek, bu kestiriciler etkinlikleri bakımından
karşılaştırılmıştır. Ayrıca veri setinin aykırı değer içermesi veya varsayılan modelden
sapmalar olması durumunda da bu kestiriciler etkinlikleri bakımından karşılaştırılmıştır.
Least square estimators (LSE) are commonly used to estimate the population
parameters in sampling theory. However, LSEs are efficient under the Normal
distribution assumption only. In practice, the efficiency of LSEs inevitably decrease if
the data set includes outliers or if it has different characteristics from the assumed
model. In these cases, robust estimators which are less sensitive to outliers and
deviations from the assumed model are prefered.
The aim of this work is to introduce robust estimators alternative to LSEs, when
the data set includes outliers or having characteristics rather than the Normal
distribution and to compare the efficiency of these robust estimators in terms of mean
square error (MSE) if the population is assumed to have the long tail symmetric and the
Generalized Logistic distributions. In the study, in order to compare the estimators
efficiencies, superpopulation model is assumed. Two forms of superpopulation
distribution: the long tail symmetric family and the Generalized Logistic distribution
family are examined. After the robust estimators of these families are determined, the
estimators are compared in terms of their efficiency. In addition, estimator efficiencies
are also compared in the existence of outliers and irregularities from the assumed
model.
2022-06-17T11:28:47Z
2022-06-17T11:28:47Z
2007
2007
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/3341
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/1988
2021-03-11T01:00:26Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Ölçüm hatalı modellerde doğrusal regresyon tekniklerinin karşılaştırılması — Monte-Carlo Simülasyon Çalışması —
Saraçlı, Sinan
Yılmaz, Veysel
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Ölçüm Hatalı Modeller
Regresyon Analizi
Metot Karşılaştırma
Bu çalışmada, bağımlı ve bağımsız değişkenin her ikisinin de ölçüm hatası
içerdiği durumda aralarındaki ilişkinin modellenmesinde kullanılan doğrusal regresyon
teknikleri incelenmiştir. Klasik regresyonda yaygın olarak kullanılan En Küçük Kareler
(EKK) yaklaşımı, hata teriminin kaynağının sadece bağımlı değişken olduğunu
varsayar. Modeldeki bağımsız değişkenin de ölçüm hatası içerebileceğini varsayan
regresyon teknikleri, Tip II regresyon teknikleri olarak adlandırılmaktadır. Ölçüm hatalı
modellerde, bağımsız değişken de ölçüm hatası içerebileceğinden, bu gibi durumlarda
Tip II regresyon teknikleri daha uygun olabilmekte ve daha iyi sonuçlar
verebilmektedir. Özellikle Biyokimyada, metot karşılaştırma çalışmalarında, yeni
geliştirilen bir metodun, mevcut metoda alternatif olarak kullanılıp kullanılamayacağına
karar verilirken de Tip II regresyon teknikleri büyük bir önem teşkil etmektedir.
Matlab paket programı ile Monte-Carlo simülasyon çalışmasının yapıldığı bu
çalışmada, farklı dağılış biçimlerinde, farklı örneklem büyüklüklerinde ve veri setinin
aykırı değer içerip içermediği durumlarda, kurulan gerçek modele karşı farklı regresyon
teknikleri test edilmiştir ve sonuç olarak EKK-Açıortay tekniğinin tüm durumlarda en
iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir.
In this study, Linear Regression Techniques, while modeling the relations
between the dependent and independent variables and when there is a measurement
error in both variables, are examined. The Ordinary Least Squares (OLS) approach
which is used widespread in classical regression, supposes that the only source of the
error term is dependent variable. The regression techniques, which suppose that the
independent variable in the model can also include a measurement error, are called as
Type II regression techniques. In measurement error models, because the independent
variable may include measurement error, in these conditions like this Type II regression
techniques may be more appropriate and may give better results in these situations. In
Clinical Chemistry in method comparison studies, to decide whether a new method,
which is just developed, can be used as an alternative of the current method or not, also
Type II regression techniques have a big importance.
In this study, by Monte-Carlo simulation via Matlab software, different
distribution types, different sample sizes and either the data set include an outlier or not,
the different regression techniques are tested for the real model and as a result it’s
observed that the EKK-Bisectional Technique gave the best result in all conditions.
2021-03-10T08:10:50Z
2021-03-10T08:10:50Z
2008
2008-05
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/1988
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/3675
2022-07-08T00:00:27Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Kümeleme ve çoklu karesel ayırma çözümleme teknikleri ve uzaktan algılanmış uydu verisi yardımıyla Eskişehir/Kırka çevresinde bor madeni araştırması
Mola, Emre
Ankara, Hüseyin
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Kırka Bor Madeni
Günümüzde birçok alanda kullanılan mevcut doğal kaynakların hızla tükenmesi, yeni doğal kaynakların keşfedilmesinin önemini arttırmıştır. Bu doğal kaynakların başında hemen hemen kullanılmadığı alan bulunmayan “Bor” madeni gelmektedir. “Kümeleme ve Çoklu Karesel Ayırma Çözümleme Teknikleri ve Uzaktan Algılanmış Uydu Verisi Yardımıyla Eskişehir/Kırka Çevresinde Bor Madeni Araştırılması” isimli bu çalışmada Etibank maden işletmelerine bağlı Eskişehir/ Kırka bor maden açık ocağı alanı dışındaki yaklaşık 1765 kilometrekarelik sahada bor madeninin varlığı araştırılmıştır.
Bu araştırmada öncelikle konunun daha iyi anlaşılması için uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemlerine ait temel kavramlar ile çalışmada kullanılan çok değişkenli istatistiksel teknikler aktarılmıştır. Eskişehir/Kırka çevresinin uydu verisine çok değişkenli istatistiksel teknikler uygulanmış, çoklu karesel ayırma analizi çözümleme sonuçları görüntü şekline dönüştürülerek, mevcut görüntü paket programlarda bulunmayan çoklu karesel ayırma çözümle tekniğiyle görüntü gruplandırılmasına yeni bir boyut getirilmiştir.
Son olarak uydu verisine uygulanan en kısa uzaklık, en çok olabilirlik ve paket programlarda bulunmayan çoklu karesel ayırma teknikleri koordinatlı çözümleme sonuçları arazide kontrol edilmiştir.
It has increased the importance of discovering the new natural resources because the present natural resources used in many fields has been run out. The primary natural resources the “Boron” mine which is used in every field of industry.
In the work called “Researching Boron Mine Around Eskişehir/Kırka By means of Clustering and Multiple Quadratic Discriminant Analyses and Remote Sensed Satallite Data “ It has been researched the bor mine in the field out of the Eskişehir/Kırka open pit boron mining, approximate 1765 square kilometeres, to find a resource of bor mine.
In this thesis primarily to understand the subject very well, it has been stated in the study of remote sensing and geografical information systems in bases of rules though multivariable statistical techniques used. Converting the results of multivariable quadratic discriminant analysis in to image case, it brought a new dimension to image clustering by multivariable quadratic discriminant analys technique which is not exist in the image package programs.
Lastly, it has been controled study land the result of multivariable quadratic discriminant with coordinates which is not exist in this technique and package program, minumum distance, maximum likelihood applyed satallite data.
2022-07-07T05:42:01Z
2022-07-07T05:42:01Z
2005
2005
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/3675
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/3684
2022-07-19T00:01:04Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
İlköğretim öğrencilerinin gelecek ile ilgili umutlarının yapısal eşitlik modelleriyle belirlenmesi
Ünal, Arzu
Yılmaz, Veysel
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü
Gizil Sınıf Modelleri
Gizil Yapı Analizi
Gizil yapı analizi ile amaç deneysel bir çalışmanın içerdiği birimlerin pozisyonlarını anlamak ve gözlemlenen göstergeler grubu arasındaki olası ilişkinin ne olduğunu anlamaya çalışmaktır.
Gizil yapı analizi, sosyal bilimlerde yaygın bir biçimde kullanılır. Gizil yapı modelleri,
Gizil değişkenlerin sürekli ya da kesikli olup olmamasına göre, Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM), desteklenmiş faktör analizi, Gizil Sınıf Modelleri ve Gizil İşlem Modelleri olarak sınıflandırılır.
Bu çalışmada, bu modellerden, YEM incelenmiştir.
Bu tespitler ışığı altında çalışmanın uygulama bölümünde, yapısal eşitlik modelleri incelenerek yapısal eşitlik modelleriyle öğrencilerinin gelecekten beklentilerini etkileyen gizil yapıların belirlenmesine çalışılmıştır.
Goal of the latent structure analysis, that saw the positions units onthe emprical study and trying understood what is the possible relation between observed indicators.
Latent structure analysis have been used widely in social sciences.depending on whether outcomes and the latent variables are contionus or discrete, thay are called Structural Equation Modeling (SEM), Confirmatory Factor Analysis, Latent Class Analysis and Latent Trait Models.
In this study, SEM is considered.
In the end of study , the structural equation modeling approach is applied to determine latent structure will the effect of students of future expect by structural equation models.
2022-07-18T05:52:52Z
2022-07-18T05:52:52Z
2006
2006
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/3684
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/3686
2022-07-19T00:00:30Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Elektrik enerjisi sektöründe eşbütünleşme analizi
Çemrek, Fatih
Tatlıdil, Hüseyin
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi İstatistik
Ekonometrik Zaman
Eşbütünleşme İlişkisinin
Bu tezde ekonometrik zaman serileri arasındaki ilişkileri araştırmada kullanılan Eşbütünleşme Analizi incelenmiş ve daha sonra Eşbütünleşmeye Sınır Testi yaklaşımı hakkında bilgi verilmiştir. Türkiye için 1978–2003 dönemine ilişkin olarak kişi başına elektrik tüketimi, kişi başına reel gayrisafi milli hâsıla, elektrik fiyatı ve elektrik yatırımları serileri arasında eşbütünleşme ilişkisi olup olmadığı araştırılmıştır.
Eşbütünleşme ilişkisinin araştırılmasında Johansen (1988) ile Johansen ve Juselius (1991) yöntemi kullanılmış ve uzun dönemde tüketim ile gelir ve yatırım arasında pozitif yönlü, fiyat ile ters yönlü ilişki olduğu belirlenmiştir. Uzun dönemde gelirin %1 artması elektrik tüketimini %1,79 artırırken, yatırımdaki %1’lik artış tüketimi %1,64 artırmaktadır. Fiyattaki %1 ‘lik artış tüketimde %0,20’lik azalışa neden olmaktadır. Buna göre uzun dönemde gelir esnekliği %1,79, yatırım esnekliği %1,64 olarak belirlenmiştir.
Pesaran ve diğerleri tarafından geliştirilen sınır testi yaklaşımı kullanılarak trendsiz modelde F istatistiğinin değeri 6,089 olarak belirlenmiştir. Bu değer için %5 anlamlılık düzeyindeki alt ve üst sınır değerleri sırasıyla 3,219 ve 4,378 olarak belirlenmiştir. Hesaplanan F istatistiğinin değeri %5 anlamlılık düzeyindeki üst kritik sınır değerinden büyük olduğu için sıfır hipotezi reddedilmiş ve trendsiz model için, incelenen değişkenler arasında eşbütünleşme olduğuna karar verilmiştir.
Akaike Bilgi Kriterlerine dayanarak ODG (1,1,0,0) modeli ile Schwarz Bilgi Kriterine dayanarak ODG (1,0,0,0) modeli belirlenmiştir. Uygulamada genelde Schwarz bilgi kriterine dayanılarak belirlenen model kullanıldığından, ODG (1,0,0,0) modeli için işlemlere devam edilmiştir.
ODG (1,0,0,0) modeli için elde sonuçlara göre uzun dönemde gelir ve yatırımda meydana gelecek bir artış, elektrik tüketimini artıracağı, uzun dönemde gelir esnekliğinin 0,334 ve yatırımın esnekliği 0, 147 olduğu belirlenmiştir. Buna göre uzun vi
dönemde gelirde %10’luk artış tüketimde %3’lük artışa neden olacaktır. Aynı şekilde uzun dönemde yatırımda %10’luk artış elektrik tüketimini %1, 5 artıracağı söylenebilir.
ODG (1,0,0,0) modeline dayanılarak tahmin edilen Hata Düzeltme Modeline göre ECTt-1 değişkenin katsayısı (-0.231) ve istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Buna göre uzun dönemdeki dengesizliğin bir sonraki dönemde yaklaşık %23’ünün düzeltileceği ve dengeye ulaşmak için yaklaşık 4 yıla ihtiyaç olduğu belirlenmiştir. Uzun dönemde gelir esnekliği (0,337) kısa döneme göre daha büyüktür. Bunun da anlamı gelir politikaları zaman boyunca daha güçlü etkilere sahiptir. Kısa dönem gelir esnekliği (0,078) istatistiksel olarak anlamlıdır.
Ayrıca VAR modelleri ve ARIMA modeli ile 2004–2013 dönemi için kişi başına elektrik tüketimi öngörülmüştür. ARIMA (1,1,1) modelinin en uygun model olduğu belirlenmiştir. ARIMA (1,1,1) modeli kullanılarak yapılan öngörüler sonucunda 2004 yılında kişi başına elektrik tüketiminin 1648,77 kWh olduğu belirlenmiştir.
In this thesis, Co-integration Analysis used for searching the relations among the econometric time series was studied and then Bounding Test Approach for Cointegration was explained. It was studied whether there is a co-integration relation among electricity consumption per capita during 1978-2003 period in Turkey, real gross domestic product, electricity cost and electricity investment series or not.
While analyzing co-integration relation, Johansen (1988) and Johansen and Juselius (1991) method was applied and it was found out that there was a positive relation between consumption and income & investment in the long term; however, it was a reverse relation with the cost. In the long term, when 1% increase in the income rise the electricity consumption 1,79%, 1%increase in the investment effected consumption 1,64%. 1% increase in the cost results in 0,20% decrease in the consumption. Based on these, income elasticity for the long term was determined as 1,79%, and investment elasticity as 1,64%.
Using the bound testing approach developed by Pesaran and the others, the value of F statistic for the trendless model was determined as 6,089. Upper and lower limit values which were 5% significant for this value were defined in order as 3,219 and 4,378. As the calculated F statistic value was bigger than the upper critical value which was in 5% significance level, Null Hypothesis was rejected and it was decided that there was co-integration among the studied variables for the trendless model.
ARDL (Autoregressive Distributed Lagged) Model (1,1,0,0) was determined considering Akaike Information Criterion and ARDL (Autoregressive Distributed Lagged) Model (1,0,0,0) based on Schwarz Information Criterion. As the method chosen considering Schwarz Information Criterion was generally used in application, analysis continued for ARDL (Autoregressive Distributed Lagged) Model (1,0,0,0).
viii
According to the results for ARDL (Autoregressive Distributed Lagged) Model (1,0,0,0), it was found that an increase in the income and investment rose electricity consumption, and income elasticity was 0,334 and investment elasticity was 0,147 in the long term.
Therefore, 10% increase in the income will result in 3% incresae in the consumption in the long term. Furthermore, it can be added that 10% increase in the investment would rise electricity consumption 1,5%.
To Error Correction Model estimated by ARDL (Autoregressive Distributed Lagged) Model (1,0,0,0), ECT coefficient variable was (0,231) and found statistically significant. For this reason, it was calculated that disequilibrium in the long term would be corrected 23% in the following period and approximately 4 years were required to provide equilibrium. Income elasticity in the long term was higher than the short term. This meant that income politics had more powerful effects in time. Short term income was statistically significant.
In addition, using VAR and ARIMA methods, electricity consumption per capita was forecasted for 2004-2013 period. It was decided that ARIMA (1,1,1) was the most appropriate method. According to the forecast by using ARIMA (1,1,1), it was forecasted that electricity consumption per capita in 2004 would be 1648,77 kwh.
2022-07-18T05:58:07Z
2022-07-18T05:58:07Z
2006
2006
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/3686
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/3931
2022-07-29T00:00:14Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
İlköğretim öğrencilerinin algıladıkları anne-baba tutumunun diskriminant analiziyle belirlenmesi ve benlik saygısı ile olan ilişkisinin değerlendirilmesi üzerine bir uygulama
Yaprak, Betül
Filiz, Zeynep
ESOGÜ, Fen-Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Tutum
Anne-Baba Tutumu
Diskriminant Analizi
Benlik Saygısı
Attitude
Parenting Style
Discriminant Analysis
Self Esteem
Bu çalışma 2006-2007 yılında Eskişehir’de bulunan ilköğretim çağındaki öğrencilerin
anne-baba tutumlarının diskriminant analizi ile belirlenmesi ve sonrasında ise öğrencilerin
benlik saygısı ile arasındaki ilişkiyi belirleyebilmek amacıyla yapılmıştır. Bu amaca yönelik
olarak öncelikle tutum, anne-baba tutumu ve anne-baba tutumlarının çocuklar üzerindeki
etkilerine ve Rosenberg Benlik Saygısı kavramına değinilmiştir.
Bu araştırmada, ilk olarak Kuzgun (1972) tarafından geliştirilen ve daha sonra
değişikliklerle revizyonu yapılan anne-baba tutum envanteri Eskişehir’ deki ilköğretim 8. sınıf
öğrencilerine uygulanmıştır; Eskişehir’de bulunan 8 okulun (Ali Fuat Cebesoy Đlköğretim
Okulu, Battalgazi Đlköğretim Okulu, Ziya Gökalp Đlköğretim Okulu, Şehit Ali Gaffar Okkan
Đlköğretim Okulu, Murat Atılgan Đlköğretim Okulu, Đbrahim Karaoğlanoğlu Đlköğretim Okulu,
Sami Sipahi Đlköğretim Okulu, Emek Đlköğretim Okulu) 2006-2007 yılındaki 8. sınıf
öğrencileri örneklem olarak belirlenmiş ve analize tabi tutulmak üzere 834 anket elde
edilmiştir.
Araştırmanın sonucunda anne ve babaların tutumları diskriminant analizi ile dört
gruba (demokratik, otoriter, koruyucu, ilgisiz) ayrılmış ve doğru sınıflandırma oranı oldukça
yüksek çıkmıştır. Sınıflandırma sonucunda en çok sıklığa sahip demokratik anne-baba tutumu
çıkarken, en az sıklığa sahip otoriter anne-baba tutumudur. Öğrencilerin kendilerine dair
algıladıkları benlik saygısı “Rosenberg Benlik Saygısı Ölçeği” ile değerlendirilmiş, “yüksek
benlik saygısı” ve “düşük benlik saygısı” olarak iki grupta incelenmiştir. Diskriminant analizi
ile belirlenen Anne-baba tutumu ile öğrencilerin benlik saygısı, sahip olunan kardeş sayısı,
öğrenim görülen okul, anne-babalarının eğitim düzeyleri ve meslekleri, arasındaki ilişki
incelenmiş, istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur.
The present study was conducted to determine the parenting styles of students who
attend elemantary school at 2006-2007 school year in Eskişehir using discriminant analysis
and to determine the relationship between parenting styles and self-esteem. For this purpose,
the terms of attitude, self-esteem and parenting style were introduced and the effects of
parenting styles on children was clarified.
In thi study, the Parenting Style Inventory which was developed by Kuzgun(1972) and
was revised with some changes was administered to a sample of 8 graders in Eskişehir. The
schools in which the scales were administered were Ali Fuat Cebesoy Elemantary School,
Battalgazi Elemantary School, Ziya Gökalp Elemantary School, Şehit Ali Gaffar Okkan
Elemantary School, Murat Atılgan Elemantary School, Đbrahim Karaoğlanoğlu Elemantary
School, Sami Sipahi Elemantary School, Emek Elemantary School). The sample of the study
included 834 8th grade students who attend these schools at 2006-2007 school year and also
834 forms were gathered to analyse.
As the result of the study, the parenting styles were categorized into four types
(democratic, authoritarian, protective and neglectful) using discriminant analyse and the
accuracy of discrimination was found as high. The results of the discrimination showed that
the most frequent parenting style was democratic style and the least frequent style was
authoritarian parenting style. The perceptions of students toward themselves were measured
by means of Rosenberg Self-esteem Scale. They were examined in the light of two categories
which were high self-esteem and low self-esteem. The relationships between the parenting
styles determined via discriminant analyse and self-esteem, the number of sisters and
brothers, the school, the level of education of parents and their jobs were investigated and
found as statistically significant.
2022-07-28T08:29:00Z
2022-07-28T08:29:00Z
2007
2007
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/3931
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/3697
2022-07-19T00:00:51Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Robust regresyon ve uygRobust Regresyon ve Uygulamaları ulamaları
Ergül, Barış
Şenoğlu, Birdal
ESOGÜ, Fen-Edebiyat Fakültesi, İstatisitik Bölümü
Doğrusal Regresyon
Bu çalışmada, basit doğrusal regresyon analizinde yaygın olarak kullanılan EKK tekniğinin varsayımlarının sağlanmaması durumunda kullanılan robust regresyon teknikleri tanıtılmıştır ve gerçek hayat verileri için uygulamalar yapılmıştır.
Bu amaçla önce basit doğrusal regresyon analizine kısa bir giriş yapılmıştır. EKK tekniğinin varsayımları kısaca belirtildikten sonra robust regresyon teknikleri ayrıntılı olarak sunulmuştur. Robust regresyon teknikleri için parametre kestirim algoritmaları incelenmiştir.
Uygulama bölümünde, robust regresyon tekniklerinden Üç Grup Dayanıklı Doğru, Wald, Nair-Shrivastava, Bartlett, Brown-Mood, LAD, M-Regresyonu, LMS, WLS, LTS, Theil Regresyonu ve R-Regresyonuna ait regresyon denklemleri hesaplanmıştır.
Sonuç ve öneriler kısmında ise uygulama sonuçları tartışılmıştır.
In this study, robust regression techniques are defined when the usual assumptions of the LS technique, used commonly in the analysis of simple regression, are not satisfied and an application of these techniques are given for the real life problems.
For this purpose, simple linear regression analysis is defined briefly and then the details of the robust regression techniques are given after determining the usual assumptions of LS technique. Algorithms for estimation of the model parameters are given for the robust regression techniques.
In the application part, regression equations for the robust techniques (Three Group Resistant Line, Wald, Nair and Shritastava, Bartlett, LAD, M-Regression, LMS, WLS, LTS, Theil and R-Regression) are given.
In the conclusion and suggestions part of the study, the results of the applications are discussed.
2022-07-18T12:10:37Z
2022-07-18T12:10:37Z
2006
2006
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/3697
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/4068
2022-08-03T00:00:32Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Grafiksel modeller ve intihar istatistikleri üzerine bir uygulama
Selçuk, Mert Mesut
Yılmaz, Veysel
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Koşullu Bağımsızlık
Grafiksel Modeller
Logaritmik-Doğrusal Modeller
Conditional Independence
Graphical Models
Log-Linear Models
Graphical Log-Linear Models
Grafiksel modeller çok boyutlu tablolarda değişkenler arasındaki ilişkilerin
kolaylıkla yorumlanmasını sağlayan istatistiksel bir tekniktir. Bu çalışmada grafiksel
modellerin temelini oluşturan koşullu bağımsızlık ve grafik teorisi ile logaritmik doğrusal modeller ve model seçimi anlatılmıştır. Ayrıca intihar istatistikleri üzerine
dokuz adet uygulama MIM paket programı ile yapılarak sonuçları yorumlanmıştır.
Graphical models are techniques which ensure simple interpretation of the
relationship between variables in multidimensional tables. In this study, conditional
indepedence which forms the basement of graphical models and graphic theory has
been defined along with log-linear models and model selection. Then nine units of
application on suicide statistics were studied with the MIM programme and outcomes
were argued.
2022-08-02T05:43:39Z
2022-08-02T05:43:39Z
2010
2010
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/4068
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/2167
2021-03-17T01:00:28Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Yapısal eşitlik modellemesi ve bir uygulama: genişletilmiş online alışveriş kabul modeli
Çelik, Halit Eray
Yılmaz, Veysel
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü Anabilim Dalı
Yapısal Eşitlik Modeli
Doğrulayıcı Faktör Analizi
E-Ticaret
Teknoloji Kabul Modeli
Structural Equation Model
Confirmatory Factor Analysis
Yapısal eşitlik modellemesi, bağımlılık ilişkilerini eş zamanlı olarak tahmin etmek için, faktör analizi ve çoklu regresyon analizinin birleşmesiyle meydana gelen çok değişkenli istatistiksel bir yöntemdir. Yapısal eşitlik modellemesi, gözlenen değişkenler tarafından ölçülen gizil yapılar arasındaki nedensel ilişkiler ile ilgili olan araştırma problemlerini çözmek için pek çok disiplinde kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında yapısal eşitlik modellemesi tüm bileşenleriyle ayrıntılı olarak ele alınmış ve teorik yapısı incelenmiştir.
Yapısal eşitlik modellemesinin teorik yapısının ele alınmasından sonra, Türkiye’ de elektronik alışverişe dönük olarak tüketicilerin davranış ve eğilimlerini açıklayacak kuramsal bir model “Teknoloji Kabul Modeli” referans alınarak geliştirilmiştir. Bu kuramsal model ve araştırma kapsamında belirlenen hipotezler yapısal eşitlik modellemesi kullanılarak test edilmiştir. Araştırmanın sonucunda önerilen kuramsal modelin istatistiksel olarak geçerliliği belirlenmiş ve ileri sürülen onbir araştırma hipotezden sadece biri reddedilmiştir. Araştırma bulguları kuramsal olarak önerilen “Genişletilmiş Online Alışveriş Kabul Modeli” nin önceki çalışmalardaki bilgi sistemleri ve teknolojilerinin kuramsal tanımlamasını temel alarak Türkiye’ de Web üzerinden alışveriş için kullanıcıların kabulünü ve gönüllülüklerini tahmin etmek için kullanılabileceğini istatistiksel olarak ortaya koymuştur.
Structural equation modelling is a multivariate statistical method, with the integration of factor analysis and multi-regression analysis so as to simultaneously estimate dependence relationships. Structural equation modelling is used in various disciplines to solve research problems concerning casual relationships between implicit structures measured by the observed variables. Structural equation modelling has been dealt with in detail in this thesis and its theoretical structure has been analysed.
Following the consideration of theoretical structure of the structural equation modelling, a theoretical model has been developed to explain consumer behaviours and tendencies for electronic shopping in Turkey, taking the “Technology Acceptance Model” as reference. Hypotheses identified in this theoretical model and research were analysed using the structural equation modelling. Statistical validity of the theoretical model was determined at the end of the research and only one in eleven suggested research hypotheses was rejected. Research findings statistically stated that “Extended Online Shopping Acceptance Model”, which was theoretically suggested, could be used to estimate the acceptance and voluntariness of the users for online shopping in Turkey, based on the theoretical definition of the information systems and technologies in previous studies.
2021-03-16T08:35:19Z
2021-03-16T08:35:19Z
2009-05
2009-05
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/2167
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/3515
2022-06-28T00:00:50Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Çoklu Doğrusal Regresyonda Bazı Sağlam Yöntemlerin İncelenmesi
Şen, Refiye
Alpu, Özlem
ESOGÜ, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Çoklu Doğrusal Regresyon
Sağlam Regresyon
Aykırı Değer
Etkin Gözlem
Multiple Linear Regression
Robust Regression
Outlier
İnfluence Observation
Bu çalısmada, çoklu doğrusal regresyonda aykırı değer ve etkin gözlemleri
inceleyerek, veri setinde varsayım bozulumları veya aykırı değer ve/veya etkin gözlem
olması durumunda kullanılabilen bazı sağlam regresyon metotları incelenmistir.
Çalısmanın birinci bölümünde çoklu doğrusal regresyon modeli, parametre
kestirimleri ve varsayımlarına kısaca değinilmistir.
Đkinci bölümde aykırı değerler ve etkin gözlemler açıklanarak, bu gözlemlerin
sonuçları, belirlenmesi için kullanılan tek gözleme ve çok gözleme dayalı teshis ölçüleri
üzerinde durulmustur.
Üçüncü bölümde sağlam regresyondaki temel kavramlar ve x-yönünde ve/veya
y-yönünde aykırı değerlerin varlığında kullanılabilen bazı sağlam regresyon metotları
incelenmistir.
Dördüncü bölümde ele alınan veri setlerinden ilkinde hem x hem de y yönünde
aykırı değerlerin olduğu, diğerinde sadece y yönünde aykırı değerlerin olduğu iki veri
seti üzerinde öncelikle aykırı değer ve/veya etkin gözlemlerin istatistiklerle ve
grafiklerle incelenmesi yapılmıstır. Daha sonra sağlam regresyon, parametre kestirim
değerleri, ölçek kestirim değerleri ve ağırlıkların incelenmesi gerçeklestirilmistir.
Çalısmanın son bölümünde ise sonuç ve önerilere yer verilmistir.
In this study, by considering outliers and influential observations in multiple
linear regression, some robust regression methods which can be used in the presence of
the outliers and/or influential observations are examined.
In the first chapter of the study, multiple linear regression, its parameter
estimates and assumptions are presented briefly.
In the second chapter, by explaining outliers and influential observations,
sources of these observations, its results and single-case and multiple-case diagnostics
are explained.
In the third chapter, the basics of the robust regression, some robust regression
methods in the presence of outliers in the x-direction and/or y-direction are discussed.
In the fourth chapter, two data sets are taken: one of them has outliers both in the
x- and y-direction while the other one has only outliers in the y-direction. Firstly,
outliers and/or influential observations are examined statistically and graphically. Then,
robust regression parameter estimates, scale estimates and its weights are discussed.
In the last chapter of the study, results and recommendations are given.
2022-06-27T05:32:42Z
2022-06-27T05:32:42Z
2010
2010
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/3515
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/3671
2022-07-08T00:00:38Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Ordinal değişkenli yapısal eşitlik modellerinde kullanılan parametre tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması
Arslan, Muhammet Sait Talha
Yılmaz, Veysel
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Ordinal Değişkenli Yapısal Eşitlik Modeli
Ağırlıklandırılmış En Küçük Kareler (WLS),
Robust Ağırlıklandırılmış En Küçük Kareler (WLSMV)
Yapısal eşitlik modeli (YEM) değişkenler arasındaki nedensel ilişkilerin modellenmesinde çokça kullanılan istatistiksel yöntemlerden biridir. Uygulamada karşılaşılan değişkenler sürekli ya da ordinal değişkenler olabilir. Bu değişkenler kullanılarak yapılan yapısal eşitlik modeli analizlerinde yaklaşım farklılıkları bulunmaktadır. Ordinal değişkenler söz konusu olduğunda sıklıkla kullanılan yöntem ağırlıklandırılmış en küçük karelerdir (WLS). WLS yöntemi daha sonra geliştirilerek robust ağırlıklandırılmış en küçük kareler yöntemi (WLSM ve WLSMV) elde edilmiştir. Literatürde WLS ve WLSMV yöntemlerinin karşılaştırıldığı çalışmalarda ordinal değişkenlere ilişkin eşik değerler normal dağılımdan hesaplanmıştır.
Bu çalışmada ise literatürden farklı olarak ordinal değişkenli yapısal eşitlik modellerinde kullanılan parametre tahmin yöntemlerinden WLS ve WLSMV yöntemlerinin karşılaştırılmasında ordinal değişkenlere ait eşik değerleri konum parametresi 0, ölçek parametresi 1 olan farklı şekil parametrelerine sahip weibull dağılımları kullanılmıştır. Monte Carlo simülasyonu dizayn edilirken iki farklı parametre tahmin yöntemi (WLS ve WLSMV), dört farklı örneklem hacmi (150, 300, 600, 1200) ve üç farklı şekil parametresi (1,5 – 3,4 – 5) kullanılmıştır. Analiz sonucunda parametre tahmin yöntemlerinden WLSMV yönteminin örneklem hacmi ve farklı şekil parametresi dikkate alındığında WLS yöntemine göre daha etkin sonuçlar verdiği bulunmuştur.
The structural equation model (SEM) is one of the statistical methods which is commonly used for modeling the causality relationships between variables. Variables that used in practice can be continuous or ordinal. When these variables used, there are differences between structural equation model analyses. For ordinal variables weighted least squares (WLS) method is often used. Robust WLS method (WLSM and WLSMV) was improved from WLS method. Studies which are comparing WLS and WLSMV methods, ordinal variables’ thresholds are calculated for normal distribution. In this study different from literature parameter estimation techniques which is used in ordinal variables structural equation models for comparing WLS and WLSMV methods there is used weibull distribution which has different shape parameters. In this work, ordinal variables’ threshold values are location parameter 0 and scale parameter 1. For design of the Monte Carlo simulation there are used two different parameter estimation method (WLS and WLSMV), four different sample size (150, 300, 600, 1200) and three different shape parameters (1.5 – 3.4 – 5). As a result of the analysis we found that WLSMV method provide more robust results than WLS method when different sample sizes and different shape parameters are used.
2022-07-07T05:30:55Z
2022-07-07T05:30:55Z
2011
2011
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/3671
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/3672
2022-07-08T00:00:47Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Çoklu iç ilişki durumunda kısmi en küçük kareler regresyonu ve alternatif yöntemlerle karşılaştırılması
Bulut, Yakup Burak
Yıldız, Zeki
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu
Temel Bileşenler Regresyonu
Ridge Regresyon
Çoklu İç İlişki
Kısmi en küçük kareler regresyonu çoklu iç ilişki durumunda çokça kullanılan istatistiksel yöntemlerden biridir. Çoklu iç ilişki problemi regresyon analizinde sıkça karşılaşılan bir problemdir. Açıklayıcı değişkenler arasında çoklu iç ilişki problemi varsa yapılan çoklu lineer regresyon analizi sonucunda elde edilen regresyon katsayıları durağan olmayan sonuçlar verecektir. Bu durumda ise modelin tahmin gücü oldukça düşük olacaktır. Literatürde çoklu iç ilişki problemi ile başa çıkabilmek için birçok yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemlerden birisi ise klasik en küçük kareler tahmin edicisini kullanmak yerine yanlı regresyon tekniklerini kullanmaktır.
Bu çalışmada çoklu iç ilişki problemi ile karşılaşıldığı durumlarda kullanılan yanlı regresyon yöntemlerinden birisi olan kısmi en küçük kareler regresyon yöntemi tanıtılmıştır. Ayrıca kısmi en küçük kareler regresyonu (PLSR) yine aynı amaca hizmet eden temel bileşenler regresyonu (PCR) ve ridge regresyon (RR) ile karşılaştırılmıştır. Yapılan karşılaştırma sonucunda tahmin gücü bakımından Ridge regresyon yönteminin en iyi sonucu verdiği gözlemlenmiştir. PLSR ve PCR yöntemleri birbirleriyle karşılaştırıldığında PLSR yöntemi PCR yöntemine göre daha az bileşenle model kurmuştur. Bu yüzden de PLSR yöntemi PCR yöntemine göre daha başarılı bulunmuştur.
Partial least square regression is one of the statistical method which is used greatly in multicollinearity. Multicollinearity problem occurs frequently in regression analysis. If there is a multicollinearity problem in data set, regression coefficients which were found with lineer regression analysis give non-stable results. In this state model’s estimation power will be very low. In literature lots of methods are developed to cope with multicollinearity problem. One of that methods is using biased regression techniques rather than least square estimators.
In this study partial least square regression method is introduced which is one of the biased regression methods that used when multicollinearity problem occurs. Also partial least square regression compared with principal components regression and ridge regression. As a result of this compare it is found that ridge regression gives best result about estimation power. When PLSR and PCR methods are compared with each other PLSR method obtains a model with less components than PCR method. So that PLSR method is found more succesful rather than PCR method.
2022-07-07T05:32:52Z
2022-07-07T05:32:52Z
2011
2011
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/3672
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/3735
2022-07-20T00:00:23Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Doğrulayıcı faktör analizi ve Schutte duygusal zeka ölçeğine uygulaması
Kaya, Mahmut
Filiz, Zeynep
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Confirmatory Factor Analysis
Schutte Emotional Intelligence Scale
Doğrulayıcı Faktör Analizi
Schutte Duygusal Zeka Ölçeği.
Bu çalışmada, Schutte ve diğerleri tarafından geliştirilen, daha sonra değişikliklerle revizyonu yapılan ve Türkçeye Göçet (2006) tarafından çevrilen 41 maddelik Schutte Duygusal Zeka Ölçeği, ortaöğretim 11. sınıf öğrencileri üzerine uygulanmış, elde edilen sonuçlar açıklayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi ile değerlendirilmiştir.
Çalışmanın amacı, ortaöğretim 11. sınıfta okuyan, farklı sosyo-ekonomik özelliklere sahip öğrencilere, Schutte Duygusal Zeka Ölçeği’ni uygulayarak, ölçeğin açıklayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi ile ortaöğretim öğrencileri üzerinde geçerli ve doğrulanmış bir ölçek olup olmadığının değerlendirmesini yapmaktır.
Çalışmamızda Schutte Duygusal Zeka Ölçeği, Adapazarı’nda 5 farklı okul türünde eğitim gören (Genel Lise, Anadolu Lisesi, Fen Lisesi, Meslek Lisesi ve Sosyal Bilimler Lisesi) ortaöğretim 11. sınıf öğrencilerine uygulanmıştır. 2010-2011 öğretim yılında Sakarya İli Adapazarı İlçesi’nde 11. sınıfa devam etmekte olan öğrencilerin oluşturduğu 536 kişilik topluluk rassal örneklem olarak ele alınmış ve elde edilen veriler analize tabi tutulmuştur.
Çalışmada, yapılan analizler sonucunda ortaöğretim 11. sınıf öğrencilerine uygulanan ölçekte, doğrulayıcı faktör analizi için 31 madde kalmış ve her faktörün kendisini oluşturan soruları doğru biçimde temsil ettiği görülmüştür. Ayrıca, bu çalışmaya ait değerlerin uyum iyiliği istatistikleri sonucunda kabul edilebilir düzeyde olduğu görülmüştür.
In this study, Schutte Emotional Intelligence Scale (41-items) which was developed by Schutte et al, then made changes and revision, translated to Turkish by Göçet (2006), applied to 11th grade high school students and the results were evaluated with exploratory and confirmatory factor analysis.
The aim of the study, students who are reading 11th grade of high school and with different socio-economic characteristics, using the Schutte Emotional Intelligence Scale, than to do evaluation of whether scale is valid and confirmed with exploratory and confirmatory factor analysis on the high school students.
In our study Schutte Emotional Intelligence Scale, applied to 11th grade of high school students who were trained in 5 different types of school in Adapazarı (General High Schools, Anatolian High Schools, High School of Science, Vocational High
Schools and the High School of Social Sciences). The sample of the study included 536 11th grade high school students who attend these schools at 2010-2011 school year in district of the province of Sakarya-Adapazarı and also 536 forms were gathered to analyse.
As a result of the analysis, 31 article remained for the confirmatory factor analysis which applied to 11th grade of high school students and each factor was represented by its constituent questions correctly. Also, the values of this study were within the acceptable range as a result of goodness of fit statistics.
2022-07-19T10:59:23Z
2022-07-19T10:59:23Z
2011
2011
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/3735
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/3975
2022-07-30T00:01:53Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Kansei mühendisliği kullanılarak müşteri odaklı ürün tasarımı: Web sayfası tasarımında uygulanması
Koç, Eylem
Erdoğmuş, Şenol
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Kansei Mühendisliği
Müşteri Odaklı Ürün Tasarımı
Müşteri algı/hisleri
Günümüzde yaşanan yoğun rekabet ortamında büyümek ve ayakta kalmak isteyen işletmeler, müşteri ihtiyaçları ya da algı/hislerine uygun ürünler üretmelidirler. Çünkü, algı/hisler, satın alma kararını doğrudan etkilemektedir. Bir ürünün müşteri algı/hislerine dayanılarak tasarlanması çok boyutlu bir problemdir. Son yıllarda bu problemin çözümünde en sık kullanılan metodoloji, Kansei mühendisliğidir. Müşteri odaklı bir ürün tasarım metodolojisi olan Kansei mühendisliği, bir ürüne ilişkin müşteri algı/hislerini ölçerek, bu algı/hislerin dokunulabilir/hissedilebilir tasarım bileşenlerine dönüştürülmesini sağlar.Bu çalışmada, Kansei mühendisliği metodolojisi ayrıntılı şekilde ele alınmış ve müşteri odaklı web sayfası tasarımında kullanılabilecek bir Kansei mühendisliği süreci önerilmiştir. Önerilen süreç, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi web sayfasının paydaş algı/hislerine göre tasarlanması probleminin çözümünde kullanılmıştır. Paydaşların aidiyet hissini etkileyen tasarım özellikleri ve bu özelliklerin düzeyleri sıralı lojistik regresyon analizi ve konjoint analizi kullanılarak incelenmiştir. Sonuç olarak bu çalışma, müşteri odaklı web sayfası tasarımı konusunda çalışan araştırmacılar ve karar vericiler için önemli ipuçları sağlamaktadır.
To ensure growth and survival in today?s intense competitive environment, companies must produce products that are fit to the needs or perceptions/feelings of customers. Because, the perceptions/feelings are directly affect the decision of purchasing. Product design by capturing the customers? feelings/perceptions is a multidimensional problem. In recent years, the most common methodology used to solve the problem is Kansei engineering. Kansei engineering is a customer oriented product design methodology that transforms customer perceptions/feelings related to a product into touchable/sensible design components.In this study, Kansei engineering methodology has been dealt in detail and a Kansei engineering process is proposed to design a customer oriented web page. The process is used to solve the web page design problem for the Faculty of Art and Science at Eskişehir Osmangazi University according to the stakeholders? perceptions/feelings. Ordinal logistic regression and conjoint analysis are used to investigate the design properties and their levels that affect the state of belonging for the stakeholders?. As a result, this study provides insights for researchers and decision makers who study the customer oriented web page design.
2022-07-29T08:25:56Z
2022-07-29T08:25:56Z
2009
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/3975
tur
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/2915
2022-03-16T01:00:20Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Panel veri analizi ile avrupa biriliği ülkeleri ve Türkiye için petrol tüketimi ve gayri safi yurtiçi hasıla arasındaki ilişkinin araştırılması
Burhan, Emine
Çemrek, Fatih
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Panel Veri Analizi
Petrol Tüketimi
Enerji Tüketimi
Ekonomik Büyüme
Panel Data Analysis
Energy Consumption
Oil Consumption
Economic Growth
Sosyo-ekonomik bir terim olarak enerji kavramı ekonomik büyüme üzerinde önemli bir rol oynamaktadır. Sosyal gelişme bakımından hane halkı enerji tüketimi, ekonomik büyüme bakımından ise ticari enerji kullanımı enerji konusunda incelenmesi gereken önemli konuların başında gelmektedir. Enerji tüketimi ve ekonomik büyüme arasındaki nedensellik ilişkisini inceleyen çok sayıda çalışma bulunmakta, fakat bu konuda bir görüş birliği sağlanamamaktadır.
Bu çalışma nihai petrol tüketimi ve GSYİH arasındaki ilişkiyi 21 Avrupa Birliği üyesi ülke ve Türkiye için Panel Veri Analizi kullanarak araştırmaktadır. Çalışma beş bölümden oluşmaktadır. Çalışmanın birinci bölümünde, geçmişten günümüze enerji tüketimi ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi inceleyen çalışmalar özetlenmiştir. İkinci bölümde ise, enerji, enerji kaynakları ve petrol enerjisi üzerinde durulmuştur. Üçüncü bölümde, ekonomik büyüme ve kalkınma kavramları üzerinde durulmuş, enerji ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki ile enerji tüketimine etki eden faktörler anlatılmıştır. Dördüncü bölümde, Panel veri yapısının özellikleri, avantajları, dezavantajlarına değinilmiş, panel veri analizinde kullanılacak olan tanımlayıcı istatistikler ve grafikler tanıtılarak hangi amaçla kullanılacağı açıklanmıştır. Daha sonra tanı analizleri ve tahmin yöntemlerine ilişkin teorik çerçeve verilmiştir. Beşinci bölümde, 21 AB üyesi ülke ve Türkiye’nin 1990-2010 dönemi yıllık verileri kullanılarak petrol tüketiminin GSYİH üzerindeki etkisi panel veri analizi ile araştırılmıştır.
Sonuç olarak, bu ülkelerde GSYİH ve petrol tüketimi arasında dikkate değer bir ilişki bulunmuştur.
As a socio-economical term, energy plays a vital role in economic growth. While household energy consumption is one of the major issues in terms of social development, commercial energy consumption is another vital issue in terms of economic growth. Although there are many studies having attempted to test for causal relationship between energy and economic growth, there is no consensus about this issue.
This study investigate the causal relationship between final energy consumption and economic growth for Turkey and European Union Countries by using panel data analysis. There are five sections in this study. In the first part of the study, from past studies that examining the relationship between energy consumption and economic growth are summarized. In the second part, energy, energy sources and petrolum energy are specialized. In the third part the concepts of economic growth and development are specialized. The relationship between energy and economic growth are explained by factors that affect energy consumption. In the fourth part, features, advantages, disadvanges of panel data structures are mentioned, descriptive statistics and graphics which are used in the panel data analysis described and introduced which purpose they used for. Then, the theoretical framework for diagnostic analysis and estimation methods are given. In the fifth part , The GDP impact of petrol consumption was investigated by the analyses of panel data by using annual data from 1990-2010 period of 21 EU Member States and Turkey.
As a conclusion it is reached that there is a significant correlation between energy consumption and economic growth for these countries.
2022-03-15T13:30:46Z
2022-03-15T13:30:46Z
2012-08
2012-08
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/2915
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/2245
2022-01-13T01:00:22Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Riske maruz değer ve Borsa İstanbul’da işlem gören bazı hisse senetleri üzerine bir uygulama
Bitirgen, Tuğba
Çemrek, Fatih
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Riske Maruz Değer
Volatilite Tahmin Yöntemleri
Tarihi Simülasyon
BIST 50
BIST 100
Value at Risk
Volatility Estimation Methods
Historical Simulation
ISE 50
ISE 100
Riske Maruz Değer (RMD), yatırım yapılan portföylerin elde tutma süresi adı
verilen süre sonunda beklenilen olası kaybını belirlemek amacıyla yapılan hesaplamalardır.
Volatilite, belirli bir zaman aralığı içerisinde finansal getirilerde yaşanan oynaklığı ifade
etmektedir ve riske maruz değer hesaplamalarında büyük önem arz etmektedir. Bu tez
çalışmasında, BIST 50 ve BIST 100 ve BİST şirketleri içerisinde bulunan ve enerji
sektöründe yer alan üç hisse senedi için volatilite tahmin yöntemlerinden en uygun model
bulunması amaçlanmıştır. Sonrasında ise Riske Maruz Değer yaklaşımlarından Tarihi
Simülasyon yöntemi ile Riske Maruz Değer elde edilmişti
The Value at Risk (VaR) is the calculation made to determine the expected possible
loss at the end of the holding period of invested portfolios. Volatility refers to the
changefulness experienced in financial income within a certain time interval, and it has
great significance in the calculation of the value at risk. In this thesis study, it is aimed to
find the most suitable model among the volatility estimation methods for the three stocks
located in the energy sector within BIST 50 and BIST 100 and BİST companies.
Subsequently, Value at Risk is obtained by using Historical Simulation method
2022-01-12T07:27:59Z
2022-01-12T07:27:59Z
2018
2018
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/2245
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/2304
2022-01-15T01:00:29Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Cep telefonu cihazı pazarında marka sadakatini etkileyen faktörlerin yapısal eşitlik modeliyle incelenmesi
Kabakçı, Gizem Çelme
Yılmaz, Veysel
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Cep Telefonu Pazarı
Marka Sadakati
Yapısal Eşitlik Modellemesi
Mobile Phone Market
Brand Loyalty
Structural Equation Model
Günümüzde hızla gelişen teknoloji ve küreselleşme ile her sektörde yoğun bir
rekabet ortamı görülmektedir. Bu ortamda işletmeler için en önemli unsur olan karlılık, çok
sayıda faktöre bağlı şekilde sağlanmaktadır. Bu faktörler arasında en önemlilerinden biri
ise marka sadakatidir. Sayısız seçim özgürlüğü bulunan tüketici, ancak marka sadakatiyle
bir işletmeye çekilebilmektedir ve böylelikle marka değeri artmakta; karlılık
sağlanmaktadır. Cep telefonu sektörü, teknolojiyle beraber her geçen yıl daha fazla
gelişerek inovasyonun en önemli faktör olduğu bir sektör haline gelmektedir. Her marka
tüketiciyi daha iyiye ve daha yeniye kavuşturmak için çaba göstermekte, yüzlerce ürün
tasarlanmaktadır. Bu durum tüketicinin karar vermesi için çok fazla faktörün ortaya
çıkmasına neden olmaktadır. Böylelikle özellikle cep telefonu pazarında marka sadakatini
sağlamak büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı; cep telefonu pazarında marka
sadakatini etkileyen faktörlerin yapısal eşitlik modeliyle belirlenmesidir. Bu amaçla,
öncelikle literatür yardımıyla bir araştırma modeli geliştirilmiştir. Daha sonra bu araştırma
modelindeki ilişkileri ölçmek amacıyla bir veri derleme aracı tasarlanmıştır. İzmir’de akıllı
telefon kullanıcıları arasından seçilen 319 kişiye anket uygulanmış ve elde edilen veriler
AMOS hazır yazılımı ile analiz edilmiştir.. Araştırmada öncelikle kavramsal ve kuramsal
açıklamalara yer verilmiştir. Ardından bir uygulama yapılmıştır. Araştırma sonuçlarına
göre katılımcıların cinsiyet ve yaşlarının müşteri sadakatini etkileyen faktörlerle olan
ilişkisinde farklılık göstermediği, eğitim düzeyi ile değiştirme maliyeti, marka imajı ve
algılanan kalite değişkenleri arasında anlamlı farklılık bulunduğu tespit edilmiştir. Analiz
sonucunda; algılanan değer; müşteri memnuniyetini etkileyen en önemli faktör olarak
belirlenmiştir Oluşturulan ölçekte markaya güven, algılanan değer, değiştirme maliyeti,
algılanan kalite, marka imajı, müşteri memnuniyeti ve marka sadakati şeklinde toplamda
26 adet tutum maddesinden oluşan 7 faktör oluşmuştur
An intense competition environment is observed in every sector with rapidly
developing technology and globalization today. Profitability, which is the most important
element for businesses in this environment, is ensured in accordance to many factors.
Brand loyalty is one of the most important elements among these elements. Consumer,
who has indefinite options to choose from, can only be attracted to the business with brand
loyalty and by so the brand value increases and profitability is ensured. The mobile phone
sector has become a sector where innovation is the most important factor by developing
more and more every year with technology. Every brand puts effort to meet the customer
with better and new and designs hundreds of products. This leads to emergence of many
factors for the customer’s decision. Thus, ensuring brand loyalty is becoming a very
important issue in the mobile phone market. The purpose of this study is to determine the
factors affecting brand loyalty in cell phone market with structural equation model.
Afterwards, in order to evaluate the relations in this research model, a data gathering tool
has been designed. In izmir a survey has been cunducted to 319 people chosen among
smartphone users and the collected data has been analized by AMOS software. Firstly,
conceptual and theoretical explanations are included in the research. Then an application is
made. According to the results of the research, it is found that genders and ages of
participants do not differ in relation to the factors affecting customer loyalty, Its been
determined that there is a meaningful difference between the variants of education level
and switch cost, brand image and perceived quality. As a result of the survey; the
percieved value has been determined as the most important factor to affect the customer
satisfaction.In the scale created, 7 factors consisting of 26 attitude items in the form of trust
in brand, perceived value, perceived quality, switching cost, brand image, customer
satisfaction and brand loyalty are created
2022-01-14T13:18:30Z
2022-01-14T13:18:30Z
2018
2018
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/2304
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/2314
2022-01-15T01:00:32Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Ergenlerin aile ilişkileri ve şiddete yönelimleri arasındaki ilişkide olumsuz ebeveyn tutumu ve aile içi çatışmasının aracılık etkisi
Karasakal, Nuran
Özaydın, Özer
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Düzenleyicilik
Aracılık
Path Analizi
Moderation
Mediation
Path Analysis
Aracılık ve düzenleyicilik modellerini birleştiren çalışmalar, psikoloji
araştırmalarında oldukça yaygındır. İstatistik ve bilgisayar bilimlerindeki gelişmeler,
psikoloji, sosyoloji ve sağlık araştırmalarında yapılan karmaşık hipotezlerin test edilmesini
kolaylaştırmaktadır. Bu yöntemlerin ve araştırmaların özellikle istatistiksel varsayımlarının
test edilerek doğru uygulanması önemli bir noktadır.
Bu tez çalışmasının amacı, düzenleyicilik ve aracılık modellerin matematiksel alt
yapısını ortaya koyarak, yapılacak araştırmalarda yöntemin doğru bir şekilde
yürütülebilmesi konusunda araştırmacılara katkı sağlamak ve düzenleyiciliği ve aracılığı
birleştirmek için kullanılan yeni metotların ortaya çıkaracağı problemlerden nasıl
kaçınılacağını göstermektir. Bu tez çalışmasında aynı zamanda düzenleyicilik ve aracılık
modellerinin daha karmaşık modellere nasıl uyarlanabileceği ve bu modellerin ortaya
çıkardığı kısıtlamaların, nasıl yönlendirileceği açıklanmaya çalışılmıştır. Bu amaçla,
ergenlerde şiddete yönelimin doğrudan ve dolaylı sonuçlarının ölçülmesi için; aile bağlılığı,
aile merkezciliği, aileye bakışın cinsiyete göre farklılıkları ve aile memnuniyeti bağımsız
değişkenlerini etkileyen, aile içi çatışması ve olumsuz ebeveyn tutumu aracı değişkenleri ile
aracılık etkisi araştırılmıştır. Son olarak, bu tez, düzenleyicilik ve aracılık modellerini
birleştiren teorik sorulara daha iyi ve sağlam cevaplar sunmak için hazırlanmıştır.
Araştırmaya göre ergenlerin yaşları, annenin ve babanın eğitim düzeyleri, ailenin
parçalanmış olması veya geniş aile olması ve ekonomik düzey değişkenlerine göre şiddete
yönelim davranışında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık olmadığı, olumsuz ebeveyn
tutumunun ve aile içi çatışmasının ergenleri daha çok şiddete yönelttiği sonucuna
ulaşılmıştır. Gelecekteki çalışmalarda, farklı yaş grupları ve farklı değişkenlerle şiddete
yönelimin aracı etkileri incelenerek literatüre katkıda bulunulabilir
Studies that combine mediation and moderation models are very common in
psychological research. Developments in statistics and computer science make it easier to
test hypotheses in psychology, sociology and health research.It is an important point to test
these methods and especially the statistical assumptions of the researches correctly.
The purpose of this thesis is, demonstrating the mathematical subdivision of
moderation and mediation models and showing how researchers can contribute to the correct
execution of the method in the research to be done and how to avoid problems that might
arise from new methods used to combine moderation and mediation.
In this thesis, at the same time, it was tried to explain how moderation and mediation models
can be adapted to more complex models and how the constraints that these models emerge
will be guided. For this purpose, in order to measure the direct and indirect consequences of
the violence orientation in adolescents, mediating effects were investigated with independent
variables such as family loyalty, family centrism, differences according to sex of the family
and family satisfaction of family conflict and negative parent attitude. Finally, this thesis is
prepared to provide better and more robust answers to theoretical questions that combine
moderation and mediation models. According to the research, the age of adolescents’, the
level of education of mother and father, the fragmentation of family or extended family, or
the level of economic level were not statistically significant, the negative parental attitude
and the conflict within the family have led to the more violent orientation of the adolescents.
In future studies, literature may be contributed by examining the effects of different types of
violence towards different age groups and different variables
2022-01-14T13:25:58Z
2022-01-14T13:25:58Z
2018
2018
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/2314
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/2351
2022-01-20T01:01:02Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Etkinlik ölçümü ile mekansal komşuluk ilişkileri analizi üzerine bir uygulama
Tekin, Burcu
Şen, Hülya
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
VZA
Veri Zarflama Analizi
Mekansal Ekonometri
Mekansal Gecikme Modeli
SAR
Mekansal Hata Modeli
SEM
DEA
Data Envelopment Analysis
Spatial Econometrics
Spatial Autoregressive Model
SAR
Spatial Error Model
Bu doktora tez çalışmasında, bölgesel verilere dayalı olarak mekânsal etkileşim analizi yapılmıştır. Teze konu olan veriler, Tüik’ ten alınan İBBS 3. Düzey (il bazında) verilerdir. Gayri Safi Katma Değer’ in açıklanmasında payı olan bağımsız değişkenlerin yanısıra illerin mekânsal komşulukları araştırılmıştır. Bu doğrultuda Veri Zarflama Analizi(VZA) ile girdi yönelimli ve çıktı yönelimli olmak üzere CCR ve BCC modelleri kullanılarak 4 model elde edilmiştir. Bu modeller ile süper etkinlik skorları elde edilmiş ve mekân birimlerinin göreli etkinlikleri yorumlanmıştır. Elde edilen süper etkinlik skorları ikinci aşamada yapılan mekânsal ekonometrik analizin verilerini oluşturmuştur. Mekânsal komşuluk ilişkileri mekânsal otoregresif model (SAR) ve mekânsal hata modeli (SEM) oluşturularak incelenmiş ve toplamda 8 model ile komşuluklar incelenmiştir. Mekânsal komşuluklar aynı zamanda haritalama yapılarak görsel olarak da ifade edilmiştir. Sonuç olarak Girdi yönelimli BCC modeli en uygun model olarak tespit edilmiş ve izlenmesi gereken sosyal ve ekonomik politikalar belirtilmiştir. Veri zarflama analizi için EMS (Efficiency Measurement System), mekânsal ekonometrik analiz ve haritalama için R programlama kullanılmıştır
In this doctoral thesis, spatial analysis was conducted based on regional data. The
data used in the thesis are the NUTS 3rd Level (provincial) data obtained from Tuik. In
addition to the independent variables that have a share in explaining the Gross Value
Added, the spatial neighborhoods of the provinces have been investigated. In this direction,
4 models were obtained by using CCR and BCC models, which are input-oriented and
output-oriented with Data Envelopment Analysis (DEA). Super efficiency scores were
obtained with these models and the relative effectiveness of spatial units was interpreted.
Super efficiency scores obtained data from the spatial econometric analysis in the second
stage. Spatial neighborhood relations were examined by creating spatial autoregressive
model (SAR) and spatial error model (SEM) and the neighborhoods were examined with a
total of 8 models. Spatial neighborhoods are also expressed visually by mapping. As a
result, Input-oriented BCC model has been identified as the most suitable model and the
socio-economic policies that need to be followed are indicated. EMS (Efficiency
Measurement System) is used for data envelopment analysis and R programming is used
for spatial econometric analysis and mapping
2022-01-18T13:09:39Z
2022-01-18T13:09:39Z
2019
2019
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/2351
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/2374
2022-01-20T01:00:28Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Türkiye’de bölgelerarası kayıt dışı istihdam oranını etkileyen etmenlerin panel veri analizi ile belirlenmesi
Kızılova, Özge
Karpat Çatalbaş, Gaye
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Kayıt Dışı Ekonomi
Kayıt Dışı İstihdam
Kayıt Dışı İstihdam Oranı
Panel Veri Analizi
Informal Economy
Informal Employment
Rate of Informal Employment
Panel Data Analysis
Kayıt dışı ekonominin işgücü piyasasına bir yansıması olan kayıt dışı istihdam,
dünyada, özellikle kontrol mekanizmalarının yetersiz olduğu gelişmekte olan ülkelerde
yaygın olarak görülmektedir. İşverenler, işçiler ve kendi nam ve hesabına çalışanlar vergi,
sigorta primi vb. mali yükümlülüklerden kaçınmak, bürokratik süreçlerden kurtulmak
amacıyla kayıt dışı ekonomik faaliyetlerde bulunmakta ve elde ettikleri kazancı kayıt dışında
bırakmaktadırlar.
Sosyal güvenlik açısından kayıt dışı istihdam, niteliği itibariyle yasal işlerde
çalışarak istihdama katılan kişilerin, gün veya ücret olarak sosyal güvenlik hizmeti sağlayan
idarelere hiç bildirilmemesi ya da eksik bildirilmesi olarak tanımlanabilir.
Bu çalışmada 2012-2017 yılları arasındaki veriler kullanılarak Türkiye’deki kayıt
dışı istihdam oranının belirleyicilerinin saptanması ve söz konusu belirleyiciler ile geleceğe
yönelik öngörülerde bulunulması amaçlanmıştır
Informal employment, wihch is a view of the informal economy in labor market, is
observed to be extremely widely used in the world, especially in the developing contries
where document regulation and control mechanisms are insufficient.
Employers, workers or self employed people are engaged in informal economic
activities and they unrecord the income which they earn, to avoid bureaucratic transactions
and financial obligations especially like taxes, insurance premium etc.
Informal employment can be defined as underreporting or unreporting working days
or wages of people in employment who work in legal affairs inherently in terms of social
security to the relevant public institutions or organisations.
In this study, it is aimed to determinate decisives of the informal employment rate in
Turkey and predicting the future with this decisives by using data between 2012-2017
2022-01-19T13:42:23Z
2022-01-19T13:42:23Z
2019
2019
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/2374
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/2398
2022-01-21T01:00:30Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Akıllı telefon kullanıcılarının marka sadakatini etkileyen faktörler
Bilge, Yusuf
Gürbüz, Hüseyin
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Online Oyun
Yapısal Eşitlik Modellemesi
Teknoloji Kabul Modeli
Planlı Davranış Teorisi
Davranış
Online Game
Structural Equation Modeling
Technology Acceptance Model
Planned Behavior Theory
Addiction
Attitude
Behaviour
Bağımlılık
Tutum
Bu tezin amacı, üniversite öğrencilerinin online oyun oynamalarına etki eden
faktörlerin önerilen bir yapısal model ile araştırmaktır.
Bu kapsamda teknoloji kabul modeli ve planlı davranış kuramı ile bütünleştiren
teorik bir araştırma modeli kullanılacaktır. Teknoloji Kabul Modeli, bireylerin genel olarak
davranışlarını ve özel olarak teknolojiyi kullanma veya kullanmama konusundaki
eğilimlerini açıklamak ve daha önemlisi tahmin etme sürecinde araştırmacılara önemli
fikirler verebilmektedir.
Planlı Davranış Teorisi ise belirli bir bağlamda gerçekleşen insan davranışlarını
açıklamak ve tahmin etmek amacıyla tasarlanmış bir kuramdır. Oyun bağımlılığı bir tür
teknoloji bağımlılığı türü olarak kabul edilmekle birlikte internet bağımlılığı alt
kategorisinde de değerlendirilmektedir.
Bu sebeple oluşturulacak olan oyun bağımlılığı modelinde teknoloji kabul modeli
ve planlı davranış kuramı esas alınacaktır. Önerilen modelin uyumunun sınanmasında
Yapısal Eşitlik Modellemesi(YEM) kullanılacaktır
The aim of this thesis is to investigate the factors affecting the online play of
university students with a proposed structural model.
In this context, a theoretical research model will be used which integrates with
technology acceptance model and planned behavior theory. The Technology Acceptance
Model is able to provide insight to researchers in explaining their behavior in general and
their tendency to use technology in particular, and, more importantly, in the process of
estimating.
The Theory of Planned Behavior is a theory designed to explain and predict human
behavior in a particular context. Although gaming addiction is considered as a kind of
technology addiction, it is also considered in the Internet addiction sub-category.
Therefore, in the game addiction model to be created, the technology acceptance
model and planned behavior theory will be taken as the basis. Structural Equation
Modeling (SEM) will be used in testing the compatibility of the proposed model
2022-01-20T13:31:14Z
2022-01-20T13:31:14Z
2019
2019
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/2398
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/2430
2022-01-26T01:00:23Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Yükseköğretimde öneri sistemlerine dayalı ders seçme modeli
Batmaz, Bülent
Yılmaz, Veysel
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Öneri Sistemleri
Öğrenme Analitiği
İşbirliğine Dayalı Filtreleme
Tekil Değer Ayrışımı
Kümeleme
K En Yakın Komşuluk
Recommendation Systems
Learning Analytics
Collaborative Filtering
Singular value decomposition (SVD)
Günümüzde, internetin kişisel olarak hayatımıza girmesi ile birlikte ulaşılabilir
olan bilgi hacmi günden güne katlanarak büyümektedir. Ancak, bir şahsın çok büyük
miktarlardaki verileri tek başına kümeleyip bu verilerden yararlı bilgiler elde etmesi çok zor
olabilir. İnsanların daha doğru ve ilgili bilgiye ulaşma için son dönemlerde “Bilgi Filtreleme
Sistemleri” kavramı tartışılmaya başlamıştır. Bilgi Filtreleme Sistemlerinin amacı; kullanıcı
için gereksiz ve istenmeyen verilerden saf bilgiyi otomatik olarak sunmaktır. Bu bağlamda
da, “Öneri Sistemleri” ortaya çıkmıştır. Öneri sistemlerinde temel amaç, insanların
beğenisini tahmin edip onlara bu beğenileri doğrultusunda önerilerde bulunmaktır. Bu tezde
Anadolu Üniversitesi İİBF öğrencileri için gelecek dönemlerde alacakları zorunlu ve seçmeli
derslerin başarı notlarını tahmin ederek ders seçiminde yardımcı olacak öneri sistemi modeli
oluşturulmaya çalışılmıştır. Öneri modelinde öğrenci-öğrenci ve ders-ders benzerlikleri
tekniklerinden yararlanılmıştır. Bu tekniklerde benzerlik ölçütü olarak yaygın olarak
kullanılan pearson korelasyon değerinden yararlanılmıştır. Benzerlik ölçütü yardımıyla
model ve memory (hafıza) tabanlı öneri algoritmaları kullanılmıştır. Hafıza tabanlı işbirlikçi
filtrelemede ürün tabanlı öneri sistemi teknikleri, Model tabanlı işbirlikçi filtreleme
tekniklerinde ise; k-Ortalama, K En yakın Komşu ve Tekil değer ayrışımı yaklaşımlarıyla
öğrenci başarı notu tahmini yapılmıştır. Uygulamada dört faklı algoritma sonucunda elde
edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak ders seçiminde öneri sunmada yararlanılacak
öğrenci başarı notlarını gizil örüntüyü belirleyen, tekil değer ayrışımı tekniği ile tahmin
edilmiştir. Uygulanan Öneri sistemleri algoritmaları için en iyi tahmin doğruluk ölçütü olan
(MAE) mutlak ortalama hata değerine Tekil değer ayrışımı algoritması sonucunda
ulaşılmıştır
Nowadays, the volume of the available information is increasing day by day with the
inclusion of internet in to our personal lives. However, it may be very difficult for a person
to cluster big data and obtain/interpret useful information out of them. In order to reach more
accurate and relevant information, recently the discussion of “Information Filtering
Systems” has been started. The purpose of Information Filtering Systems is to provide the
user with pure information from unwanted and cluttered data automatically. In this respect,
“The Recommendation Systems” have been emerged. The main purpose of the
recommendation systems is to estimate the likes of people in order to make
recommendations accordingly. In this thesis, a recommendation system model is purposed
to help the students, of Anadolu University Faculty of Economics and Administrative
Science, in the selection of the courses to be taken in the future by predicting the grades of
future compulsory and elective courses offered in students’ curriculum. In the
recommendation system model, the student-student and course-course similarities are used.
In order to reflect the similarity, the well-known Pearson’s correlation coefficient is used.
Model and memory-based recommendation algorithms are used via similarity measure. In
memory based collaborative filtering, product-based recommendation systems are used; In
model based collaborative filtering, k-means, k nearest neighbours, and singular value
decomposition is used to predict the students’ grade scores. In the application part of the
study, the results of four different algorithms are studied in detail. As a result, the singular
value decomposition, because of its ability to show the latent pattern, is used as the prediction
method for students. Among the recommendation algorithms used in this study, the
minimum mean absolute error indicator is achieved by the singular value decomposition
2022-01-25T06:56:44Z
2022-01-25T06:56:44Z
2018
2018
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/2430
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/2645
2022-02-16T01:00:26Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Bist’teki ulaştırma sektörü firmalarının verilerinin modellemesi ve tahmini için koşullu ve koşulsuz sermaye varlıkları fiyatlandırma modelinin performans karşılaştırması
Aksoy, Taner
Neslihanoğlu, Serdar
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Beta Riski
GARCH-tipi Modeller
Sermaye Varlıkları Fiyatlandırma Modeli
Ulaştırma Sektörü
Zamana Bağlı Değişen Doğrusal Piyasa Modeli
Beta Risk
GARCH-Type Models
Capital Asset Pricing Model
Transportation Sector
Globalleşme ve dijitalleşmenin bir sonucu olarak küresel finansal piyasalar birbirleri
ile daha hızlı bir etkileşim içerisinde olmasıyla birlikte bu piyasalardaki dalgalanmalar hızlı
bir şekilde yön değiştirmektedir. Bu durumun bir sonucu olarak finansal piyasa risklerinin
modellenmesi ve tahmininin en az hata ile yapılmasının önemi yatırımcılar ve araştırmacılar
açısından günden güne artmaktadır. Bu amaç doğrultusunda araştırmacılar tarafından
sıklıkla finansal piyasa riskinin bir ölçüsü olarak tanımlanan durağan beta parametresine
olanak sağlayan koşulsuz Sermaye Varlıkları Fiyatlandırma Modeli (SVFM) (Doğrusal
Piyasa Modeli (DPM) ile tutarlı) kullanılır. Fakat araştırmalarda finansal piyasalardaki hızlı
şekilde yön değiştiren dalgalanmalardan dolayı SVFM’nin performansının finansal piyasa
risklerinin modellenmesi ve tahmini için yeterli olmadığı ve bu duruma karşı zamanla
değişen beta parametrelerine olanak sağlayan Koşullu SVFM (K-SVFM) (Zamana bağlı
değişen Doğrusal Piyasa Modeli (Z-DPM) ile tutarlı) önerilmiştir. Bu tezin temel odak
noktası olan SFVM ve K-SFVM’lerini modelleme ve gelecek 1 yıllık tahmin
performanslarını karşılaştırmak amacıyla Borsa İstanbul A.Ş. (BIST)’de işlem gören
ulaştırma sektöründe yer alan 5 farklı firmanın 01.08.2014-01.08.2019 dönemindeki günlük
ve haftalık frekans değerlerini kapsayan veriler kullanılmıştır. Burada, K-SVFM’deki
zamana bağlı değişen betaların modellenmesi ve tahmini için koşullu değişen varyans
modellerine olanak sağlayan GARCH-tipi modellerden olan GARCH, EGARCH ve
GJRGARCH modelleri kullanılmıştır. Sonuçta, MAE ve MSE model kıyaslama kriterlerine
göre, genel olarak K-SVFM’nin performansının SVFM’ye göre ulaştırma sektöründeki 5
farklı firmanın verilerinin modellenmesi ve özellikle yatırımcılar ve araştırmacılar açısından
önemli olan bu verilerin 1 yıllık gelecek tahmini aşamasında hem günlük hemde haftalık
frekans sıklıklarında daha üstün olduğu görülmektedir
As global financial markets interact more rapidly with each other as a result of
globalization and digitalization, fluctuations in these markets are rapidly changing direction.
As a result of this situation, the importance of modeling and estimating financial market risks
with minimum errors increases day by day for investors and researchers.
To this end, researchers often use the unconditional Capital Asset Pricing Model (SVFM)
(consistent with the Linear Market Model (DPM)), which allows for a stable beta parameter,
which is often defined as a measure of financial market risk. However, in researches, due to
the rapidly changing direction of the fluctuations in financial markets, modeling the financial
market risks of SVFM's performance and is not sufficient for modelling and forecasting
analyses and against this situation a Conditional SVFM (K-SVFM) (consistent with Time varying Linear Market Model (Z-DPM)) Model is proposed which allows time-varying beta
parameters. The main focus of this thesis is modeling of SFVM and K-SFVM in order to
compare the performance of the next 1-year forecast, Borsa İstanbul A.Ş. (BIST), which
includes the daily and weekly frequency values of 5 different companies in the transportation
sector traded on the date of 01.08.2014-01.08.2019. Here, modeling of beta based on time
in K-SVFM and enabling of conditionally varying variance models for estimation, type of
GARCH models, GARCH, EGARCH and GJRGARCH models are used. As a result,
according to the MAE and MSE model benchmarking criteria, generally, the performance
of K-SVFM is modeled according to the data of the 5 different companies in the transport
sector according to SVFM and these data, which are especially important for investors and
researchers, are more superior in both daily and weekly frequencies in the 1-year future
forecast stage
2022-02-15T08:21:46Z
2022-02-15T08:21:46Z
2020
2020
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/2645
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/2661
2022-02-19T01:00:11Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Zaman serileri analizinde yapısal kırılma testleri ve bir uygulama
Küreş, Okan
Çemrek, Fatih
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Zaman Serileri Analizi
Yapısal Kırılma
Birim Kök Testleri
Time Series Analysis
Structural Break
Unit Root Tests
Bu çalışmanın amacı; kriz zamanlarında yapısında bir değişim olabileceği
düşünülen değişkenlerle bir regresyon modeli oluşturmak ve oluşturulan modelin yapısal
kırılma tarihleri ile kriz zamanları arasında bir ilişki araştırmaktır. Bu amaçla, ekonomik
olarak dönüm noktalarının erken sinyallerini vermek için tasarlanan Bileşik Öncü
Göstergeler Endeksi bağımlı değişken olarak seçilmiştir. Bağımsız değişkenler olarak ise;
Bist100 Endeksi, Türkiye Brüt Dış Borç Stoğu, Verilen Tüketici Kredileri, TÜFE(yüzde
değişimi), USD Kuru ve Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYH= gelir yöntemi, cari fiyatlarla)
değişkenleri kullanılmıştır.
Uygulamadan önce, yapısal kırılma ve yapısal kırılmaya neden olan faktörlerden
bahsedilmiştir. Zaman serileri ve durağanlık kavramları hakkında bilgi verilmiştir. Ek
olarak, yapısal kırılmayı dikkate almayan ve yapısal kırılmayı dikkate alan birim kök
testlerine ait teorik bilgilere yer verilmiştir.
Uygulamada; yapısal kırılmayı dikkate almayan Genişletilmiş Dickey-Fuller
(ADF), Phillips-Perron (PP) ve Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS) birim kök
testlerinin yanı sıra yapısal kırılmayı dikkate alan Zivot-Andrews (ZA), Perron (1997),
Lee-Strazicich (2003) ve Lumsdaine-Papell (LP) birim kök testleri kullanılarak serilerin
durağanlıkları incelenmiştir. Durağanlık sınamalarının ve birim kök testlerinin
performanslarının karşılaştırılmasından sonra durağan-dışı elde edilen seriler
durağanlaştırılıp bir regresyon modeli oluşturulmuş ve CUSUM Square ve CHOW testleri
kullanılarak yapısal kırılma tarihleri incelenmiştir.
Son bölümde, çalışmanın içeriği ile ilgili bilgiler ve genel bulgular yer almaktadır.
Sonrasında ise görüş ve önerilere yer verilmiştir
The purpose of this study is to create a regression model with the variables that are
thought to be a change in the structure at the crisis times and to investigate the relationship
between the structural break dates and the crisis times. For this purpose, Composite
Leading Indicators Index, which is designed to give early signals of economic milestones,
was chosen as dependent variable. As independent variables; Bist100 Index, Gross
External Debt of Turkey, Given Consumer Loans, CPI, USD Exchange Rate and GDP
variables are used.
Before the application, structural breaks and factors causing structural breaks were
mentioned. Information about the time series and stasis concepts were given. In addition,
theoretical information about unit root tests which do not take into account the structural
break and take into account the structural break was given.
In the application, the stationarity of the series was examined by using Augmented
Dickey-Fuller(ADF),Phillips-Perron(PP) and Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin(KPSS)
unit root tests that do not take into consideration the structural break, as well as Zivot Andrews, Perron (1997), Lee-Strazicich (2003) and Lumsdaine-Papell unit root tests which
take into account the structural break. After comparing the performance of unit root tests
and stationary tests, non-stationary series were made stationary. Afterwards, a regression
model was formed and structural break dates were examined by using CUSUM Square and
CHOW tests.
The final section contains information and general findings about the content of
study. Afterwards, opinions and suggestions were given
2022-02-18T06:09:11Z
2022-02-18T06:09:11Z
2019
2019
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/2661
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/2742
2022-02-23T01:00:32Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Kopula temelli değişken kümeleme tekniklerinin incelenmesi ve mortalite tahmini uygulaması
İlhan, Zeynep
Yılmaz, Veysel
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Kopula
CoClust
Kuyruk Bağımlılığı İle Kümeleme
Lojistik Regresyon Analizi
Hata Matrisi
Clustering With Tail Dependence
Logistic Regression Analysis
Error Matri
Cross-Validation Criterion
ROC Curve
Mortality Estimation
İstatistik biliminin önemli konularından birisi bağımlılık yapısının belirlenmesidir.
Doğrusal olmayan bağımlılıklarla ilgilenen kopulalar ise bağımlılık yapılarının tespiti için
kullanılan yeni ve popüler araçlardandır. Kopula temelli kümeleme tekniklerinden CoClust
ve kuyruk bağımlılığı ile kümeleme teknikleri bağımlılık yapıları gösteren değişkenlerin
kümelemesinde yardımcı olmaktadır. Bu tez çalışmasında, iki kümeleme tekniği
aracılığıyla değişkenler arasındaki bağımlılık yapısı incelenmiştir. Böylelikle, tekniklerden
elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak, bağımlılık yapısı gösteren değişkenler birlikte
değerlendirilmiştir. Bağımlı olduğu belirlenen değişkenler mortalitenin tespitinde
kullanılmıştır. Mortalite tahmini, binlerce hasta hakkında bilgi içeren MIMIC veri
tabanının son versiyonu olan MIMIC-III kullanılarak modellenmiştir. Mortalitenin tespiti
bağımlı değişkenlerin Lojistik Regresyon Analizi ile modellenmesiyle sağlanmıştır.
Belirlenen modellerin geçerlilikleri hata matrisi, çapraz geçerlilik ölçütü ve ROC eğrisi ile
incelenmiştir. Her iki tekniğin de anlamlı ve geçerli modeller verdiği tespit edilmiştir
One of the important issues of statistical science is to determine the structure of
dependence. Copulas dealing with nonlinear dependencies are new and popular tools used
for the detection of addiction structures. CoClust and tail dependency and clustering
techniques, which are copula based clustering techniques, help clustering variables
showing dependency structures. In this thesis, the dependency structure between the
variables is examined through two clustering techniques. Thus, the results obtained from
the techniques are compared and the variables showing dependency structure are evaluated
together. Then, dependent variables were used to determine mortality. Mortality estimation
was modeled using MIMIC-III, the latest version of the MIMIC database, which contains
information about thousands of patients. The determination of mortality is provided by
modeling dependent variables with Logistic Regression Analysis. The validity of the
determined models was examined with error matrix, cross validity criterion and ROC
curve. Both techniques are found to provide meaningful and valid models
2022-02-22T10:56:08Z
2022-02-22T10:56:08Z
2019
2019
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/2742
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/3624
2022-07-05T00:01:00Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Ters gauss dağılımının ölçek parametrelerinin homojenliği için wald-skor istatistiklerine dayalı alternatif testler
Güven, Gamze
Şamkar, Hatice
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Invers Gauss Dağılımı
Ölçek Parametrelerinin Homojenliği
Wald ve Skor İstatistikleri
Hesaplamalı Yaklaşım Testi
Bartlett Düzeltilmiş Wald ve Skor Testi
Standartlaştırılmış Wald ve Skor Testi
Invers Gaussian Distribution
Homogeneity of Scale Parameters
Wald and Score Statistics
Computational Approach Test
Bartlett Corrected Wald and Score Test
Standardized Wald and Score Test
Bu çalışmada k tane Inverse Gauss dağılımına sahip grubun ölçek parametrelerinin
homojenliği için Wald ve skor istatistiklerine dayalı hesaplamalı yaklaşım testi, Bartlett
düzeltilmiş Wald ve skor testi ve standartlaştırılmış Wald ve skor testi önerilmiştir. Wald ve
skor test istatistiklerinin dağılımı büyük örnek çaplarında k − 1 serbestlik dereceli ki kare
dağılımına yakınsamaktadır. Ancak küçük örnek çaplarında bu yakınsama istenilen düzeyde
olmaz. Dolayısıyla, bu çalışmada, ilk başta Wald ve skor test istatistikleri elde edilmiştir.
Bu test istatistikleri teorik olarak aynı sonucu verdiği için bu istatistik W S olarak
gösterilmiştir. İkinci olarak, W S istatistiği hesaplamalı yaklaşım testine adapte edilmiştir.
Üçüncü olarak W S istatistiğine Bartlett düzeltmesi uygulanmıştır ve son olarak W S
istatistiği standartlaştırılmıştır. Önerilen testlerin performansları literatürde var olan testlerle
geniş bir Monte Carlo simülasyonu aracılığıyla karşılaştırılmıştır. Simülasyon çalışmasının
sonucuna göre tüm durumlarda, özellikle de örnek çapları küçük ve farklı iken, önerilen
testlerin literatürde var olan testlere göre oldukça güçlü olduğu görülmüştür. Ayrıca
çalışmada kullanılan testler gerçek bir veri seti üzerine uygulanmıştır
In this study, we propose computational approach test based on Wald and score
statistics, Bartlett corrected Wald and score test and standardized Wald and score test for the
homogeneity of k inverse Gaussian scale parameters. The distribution of Wald and score
test statistics is approximated as chisquare distribution with degrees of freedom k − 1 for
large sample sizes. However, in small sample sizes it results in an unsatisfactory
convergence. Therefore, in this study, firstly Wald and score test statistics are obtained.
Since these test statistics are theoretically same for this problem, this statistic is shown as
W S. Secondly, W S statistic is adapted into computational approach test. Thirdly, Bartlett
correction is applied to W S statistic and finally W S statistic is been standardized. The
performances of the proposed tests are compared with the existing tests via extensive Monte
Carlo simulations. According to the results of the simulation study, it is seen that the
proposed tests outperform the existing tests in all settings especially when sample sizes are
small and unequal. In addition, the tests used in this study are applied to real data set
2022-07-04T10:36:25Z
2022-07-04T10:36:25Z
2020
2020
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/3624
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/3206
2022-06-15T00:02:49Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Kovaryans matrislerinin homojenliği varsayımı sağlanmadığında istatistiksel çözümleme yaklaşımları
Sandal, Mehmet
Yıldız, Zeki
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Behrens-Fisher Problemi
Çok değişkenli Varyans Analizi
Heterojen Varyans-Kovaryans Matrisi
Behrens-Fisher Problem
Multivariate Analysis of Variance
Heterogeneous Variance-Covariance Matrix
İstatistiksel bir araştırma probleminin çözümünde güvenilir sonuçların elde
edilmesi için uygulanan analiz yönteminin doğru belirlenmesi son derece önemlidir.
Ayrıca uygulanan istatistiksel yöntemin varsayımlarının da karşılanması gerekmektedir.
Çok değişkenli ikiden fazla grup ortalamasının eşitliğini test etmek için genellikle Çok
Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA) tekniğinden yararlanılmaktadır. MANOVA
problemlerinin çözümlenmesi için çok değişkenli normal dağılım ve varyans-kovaryans
matrislerinin homojenlik varsayımlarının sağlanması gerekmektedir. Varyans-kovaryans
matrislerinin homojenlik varsayımı sağlanmadığında ilgilenilen problem Behrens-Fisher
(BF) problemi olarak tanımlanmaktadır. Behrens-Fisher problemlerinin çözümü için
bilinen analiz yöntemleri uygulandığında ise hatalı sonuçlar elde edilebilmektedir. Bu
nedenle yeni test istatistiklerinin araştırılması gerekmektedir.
Bu tez çalışmasının amacı da; varyans-kovaryans matrislerinin homojenlik
varsayımı sağlanmadığında tek yönlü MANOVA problemlerinin çözümü için alternatif
çözümleme yaklaşımlarını araştırmaktır. Ayrıca çeşitli deneysel koşullar altında önerilen
test istatistiklerinin performanslarının karşılaştırılması amaçlanmaktadır. Bu amaçla çok
değişkenli Behrens-Fisher problemleri için sunulan çözümleme yaklaşımları kavramsal ve
teorik olarak incelenmiştir. Test istatistiklerinin performanslarını karşılaştırmak için bir
simülasyon çalışması gerçekleştirilmiştir. Simülasyon çalışması sonucunda test
istatistiklerinin performanslarının incelenen deneysel koşullara göre değiştiği
gözlemlenmiştir. Özellikle bağımlı değişken sayısı ile gözlem büyüklüklerindeki dengeli
ve dengesiz değişimler, test istatistiklerinin performanslarını çok fazla etkilemektedir.
Ayrıca incelenen test istatistiklerinin gerçek bir problem üzerinde uygulanması için
RStudio paket programında yer alan sayısal bir veri seti kullanılmıştır
It is very important to determine the correct method of analysis in order to obtain
reliable results in the solution of a statistical research problem. Furthermore, the
assumptions of the applied statistical method must be met. The multivariate variance
analysis (MANOVA) technique is often used to test the equality of the mean of more than
two groups of multivariate. In order to solve MANOVA problems, it is necessary to
provide assumptions of multivariate normal distribution and homogeneity of variance covariance matrices. When the homogeneity assumption of variance-covariance matrices is
not provided, the problem concerned is defined as the Behrens-Fisher problem. When
known analysis methods for solving Behrens-Fisher problems are applied, incorrect results
can be obtained. Therefore, new test statistics need to be investigated.
The aim of this thesis study is to investigate alternative analysis approaches for
solving one-way MANOVA problems when the homogeneity assumptions of variance covariance matrices is not provided. It is also aimed at comparing the performances of the
test statistics proposed under various experimental conditions. For this purpose, the
analysis approaches presented for multivariable Behrens-Fisher problems are examined
conceptually and theoretically. A simulation study was conducted to compare the
performances of the test statistics. As a result of the simulation study, it was observed that
the performance of the test statistics changed according to the experimental conditions
examined. Especially balanced and unbalanced changes in the number of dependent
variables and observation sizes affect the performance of the test statistics very much. In
addition, a numerical data set included in the RStudio package program was used to apply
the examined test statistics on a real problem
2022-06-14T13:30:48Z
2022-06-14T13:30:48Z
2020
2020
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/3206
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/4187
2022-08-06T00:01:33Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
R programlama dili ile Türkiye risk verilerinin animasyonları
Atalay, İbrahim Edibali
Neslihanoğlu, Serdar
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Gganimate
Ggplot2
Finansal Risk
R Programlama Dili
Veri Görselleştirme
Financial Risk
R Programming Language
Data Visualization
Tarih boyunca çeşitli bilim alanlarındaki verilerin daha etkin anlaşılabilir,
özetlenebilir ve yorumlanabilir hale getirilmesi için grafik, tablo, çizelge, şekil vb. gibi temel
veri görselleştirme yöntemleri kullanılmaktadır. Günümüzde bilgisayar teknolojisinin de
hızlı gelişimiyle birlikte kullanılmakta olan temel veri görselleştirme yöntemlerinin yerini
ileri düzey animasyon temelli veri görselleştirme yöntemleri almaktadır. Geliştirilen ileri
düzey animasyon yöntemlerinin temel amacı olarak kullanılan veri görselleştirmelerinin
daha etkin anlaşılmasına, özetlenmesine ve yorumlanmasına imkân sağlamaktır. Bu amaç
doğrultusunda tez ilk defa Türkiye geneli, bölge, il ve ilçe animasyonları poligon ve
multipoligon harita koordinat bilgilerine bağlı olarak R programlama dili içerisindeki
“ggplot2” ve “gganimate” kütüphaneleri ile yapılmıştır. Bu kapsamda; 2008-2014 yılları
arasındaki Türkiye finansal risk faktörlerinden işsizlik ve enflasyon oranı verileri
kullanılmıştır. Sonuç olarak; Türkiye finansal risk faktörlerinden işsizlik oranı ve enflasyon
oranı verilerinin daha etkin bir şekilde anlaşılabilir, özetlenebilir ve yorumlanabilir olması
için R programlama dili ile geliştirilen ileri düzey Türkiye animasyonları ile veri
görselleştirmesi literatürüne farklı bir bakış açısı sunulmuştur
Throughout history, to efficiently comprehensible understand, summarize and
interpret data in various fields of science, basic data visualization techniques such as
graphics, tables, charts, figures, etc. are used. Nowadays, benchmark data visualization
methods are replaced by advanced animation-based data visualization methods with the
rapid advances in computer technology. The main purpose of the advanced animation
methods developed is to allow more effective understanding, summary and interpretation of
existing data visualizations. For this purpose, for the first time, this thesis has been made
with “ggplot2” and “gganimate” libraries within R according to the poligon and multipoligon
map coordination information of general Turkey, area, province, district animations. For this
sense, Turkey's financial risk factors data on unemployment and inflation are used for the
years 2008-2014. As a result; Turkey’s financial risk factors such as unemployment and
inflation data more efficiently, understood, summarized and developed with R programming
language and a different outlook on Turkey’s advanced data visualization and animation in
terms of the literature is presented
2022-08-05T05:27:42Z
2022-08-05T05:27:42Z
2020
2020
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/4187
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/3162
2022-06-14T00:02:31Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Dinamik panel veri analizi: savunma harcamaları ve ekonomik büyüme ilişkisi
Demiraslan, Melek
Karpat Çatalbaş, Gaye
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Savunma Harcamaları
İksitadi Büyüme
Dinamik Panel Veri Analizi
Defense Spending
Economic Growth
Dynamic Analysis
2022-06-13T10:46:09Z
2022-06-13T10:46:09Z
2020
2020
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/3162
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/3038
2022-06-08T00:00:24Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Çoklu lineer regresyon modelinde liu tipi GM tahmin edicisi
Işılar, Melike
Bulut, Y. Murat
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Regrasyon Analizi
Aykırı Değer
Çoklu İç İlişki
Sağlam Tahmin Ediciler
Yanlı Tahmin Ediciler
Regression Analysis
Outlier
Robust Estimators
2022-06-07T11:29:06Z
2022-06-07T11:29:06Z
2021
2021
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/3038
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/4380
2022-08-11T00:01:30Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Panel veri analizi kullanılarak zaman serilerinin model tabanlı kümelenmesi
Dönmez, Selim
Özaydın, Özer
Erol, Hamza
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Model Tabanlı Kümeleme
Panel Veri
Zaman Serisi
Kümeleme Analizi
Model-Based Clustering
Panel Data
Time Series
Cluster Analysis
Bu çalışmada, model tabanlı kümelemenin panel veri analizine sunabileceği katkıları
incelenmiştir. Panel veri, seçilmiş birtakım birimlerin zaman serilerinden oluşan özel bir veri
türüdür. Panel verideki birimlerin sınıflandırması, birtakım panel veriler için uygulamaya
açık olduğu gibi aynı zamanda gereklidir. Bu çalışmada, Borsa İstanbul(BIST) panel verisi,
gayri safi yurtiçi hasıla panel verisi, yabancı yatırım panel verisi ve Dow-Jones panel
verisinin model tabanlı kümelenmesi gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada sözkonusu veriler
üzerinde gerçekleştirilen kümeleme analizinde elde edilen kümelerin geçerliliği, kümelerin
gölge değişkenlerinin sözkonusu verilerin panel veri analizine dahil edilmesi ile
değerlendirilmiştir. Sözkonusu verilerden model tabanlı kümeleme ile elde edilen kümeler
panel veri analizine olumlu katkılar sunmuştur
In this study, we aimed to examine the potential contributions of model-based
clustering to the panel data analysis. Panel data, is an aggregation of time series of selected
cross-sectional units. The clustering of such units is not only applicable to some panel data
but also necessary to them. In this study, we applied model-based clustering to data such as
Borsa Istanbul(BIST) panel data, gross domestic product panel data, foreign direct
investment panel data and Dow-Jones panel data. In this study, the validity of clusters
obtained by the cluster analysis of aforementioned data were evaluated by introducing the
dummy variables of clusters to the panel data analysis of aforementioned data. This
application provided positive contributions to the panel data analysis of aforementioned data
2022-08-10T13:39:40Z
2022-08-10T13:39:40Z
2020
2020
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/4380
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/4345
2022-08-11T00:02:04Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Lojistik elastik net yönetiminin alternatif yöntemlerle karşılaştırılması
Uysal, Sevim Simge
Altın Yavuz, Arzu
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Çoklu İç İlişki
Lojistik Regresyon
Lojistik Ridge Regresyon
Lojistik-LASSO
Lojistik-Elastik Ağ
Sağlam Lojistik Regresyon
Multicollinearity
Logistic Regression
Logistic-Ridge Regression
Logistic-LASSO
Logistic-Elastic Net
Robust Logistic Regression
İstatistiksel çalışmalarda bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki nedensellik ilişkisini açıklamak için sıklıkla regresyon analizi kullanılmaktadır. Klasik çoklu doğrusal regresyon analizinde bağımlı değişkenin sürekli ve normal dağılıma sahip olma koşulu vardır. Ancak bazı durumlarda bağımlı değişken kesikli değerler alan bir değişken olabilir. Bu durumda regresyon analizi lojistik regresyon analizi adını alır. Çoklu doğrusal regresyon modelinde olduğu gibi lojistik regresyon modelinde de bağımsız değişkenler arasında yüksek derecede korelasyonların olması çoklu iç ilişki problemini ortaya çıkaracaktır. Bu problemin üstesinden gelmek için yanlı regresyon yöntemleri kullanılabilir. Yanlı regresyon yöntemlerinden olan ridge regresyon, lojistik regresyon modeline uyarlanmasıyla elde edilen ve L2 kısıtı altında parametreleri tahmin etmeye çalışan lojistik ridge regresyon yöntemi çoklu iç ilişkinin üstesinden gelmek için önerilmiştir. Çoklu iç ilişki probleminin üstesinden gelmenin bir diğer yolu modeldeki bağımsız değişken sayısının azaltılmasıdır. Hem çoklu iç ilişki problemini çözen hem de cezalı regresyon yöntemlerinde biri olan LASSO (En küçük büzülme ve seçim yöntemi) L1 kısıtı altında parametre tahmini yapmaktadır. Lojistik regresyon modeline uyarlanmasıyla elde edilen lojistik-LASSO boyut indirgeyerek değişken seçimi yapan bir yöntemdir. Bu yöntemde hem değişken seçimi yapılırken aynı zamanda model parametreleri de tahmin edilmektedir. LASSO’ nun dezavantajlarını azaltmak için L1 ve L2 normu arasında bir denge sağlamaya çalışan Elastik ağ yöntemi lojistik regresyon modeline uyarlanarak elde edilen Lojistik Elastik ağ yöntemi, bağımsız değişkenler arasında ikili korelasyonlar yüksek olsa bile etkin sonuçlar sağlamaktadır. Regresyon analizindeki bir diğer sorun ise aykırı değer problemidir. Lojistik regresyonda veri setinde aykırı değerlerin olması durumunda EÇO tahmin edicisinin etkinliği azalmaktadır. Bu durumda veri setindeki aykırı değerlerin etkilerini azaltmak için sağlam yöntemler kullanılmaktadır.
Bu tez çalışmasında sağlam lojistik regresyon yöntemi kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında Sakarya Nehri üzerinden seçilmiş sekiz istasyona ait su verileri lojistik regresyon, lojistik ridge, lojistik-LASSO, lojistik Elastik ağ ve sağlam lojistik regresyon yöntemleri kullanılarak iki istayon arasındaki değişime neden olan su kalite karakteristikleri belirlenmeye çalışılmıştır
Regression analysis is used to explain the causality relationship between the dependent variable and the independent variables in statistical studies. In classical multiple linear regression analysis, the dependent variable must have a continuous and normal distribution. However, in some cases, the dependent variable may take discrete values. In this case, logistic regression analysis is widely used. In logistic regression analysis, the problem of multicollinearity can also be encountered. Penalized regression methods can be used to overcome this problem. One of the penalized regression method ridge regression is a method that tries to estimate parameters under the L2 constraint in the logistic regression model and is called the logistic ridge regression model. LASSO (Least absolute shrinkage and selection operator), which is another penalized regression method, makes parameter estimation under the L1 constraint. Logistics-LASSO, obtained by adapting it to the logistic regression model, is a method that performs variable selection and parameter estimation simultaneously. In order to reduce the disadvantages of Ridge and LASSO, the Elastic net method, which tries to provide a balance between L1 and L2 norms, has also been adapted to the logistic regression model. Logistics Elastic net method provides effective results in case of multicollinearity. In addition, the presence of outliers in the data set in the logistic regression analysis reduces the effectiveness of the MLE estimator. In this case, robust methods should be used to reduce the effects of outliers in the data set.
In this thesis, robust logistic regression method is discussed. These methods discussed in this thesis study were compared using the water quality data of eight stations selected over Sakarya River. The water quality characteristics causing the change between the two stations were determined and it was determined that the Logistic Elastic Net method gave the most efficient classification
2022-08-10T10:32:34Z
2022-08-10T10:32:34Z
2020
2020
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/4345
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/4367
2022-08-11T00:02:15Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Türkiye'deki döviz piyasalarında beta riskinin tek ve çok değişkenli GARCH modelleri ile modellenmesi
Paker, Merve
Neslihanoğlu, Serdar
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Beta Riski
Döviz Kuru
Tek ve Çok Değişkenli GARCH-tipi Modeller
Sermaye Varlıklarını Fiyatlandırma Modeli (SVFM)
Doğrusal Piyasa Modeli (DPM)
Zamana Bağlı Değişen Doğrusal Piyasa Modeli (Z-DPM)
Exchange Rate
Univariate and Multivariate GARCH-type Models
Capital Asset Pricing Model (CAPM)
Linear Market Model (LMM),
Döviz piyasasında işlem yapan yatırımcılar tarafından oluşturulan döviz portföyleri ile bu portföylere dahil edilen döviz kurlarının arasındaki ilişkinin modellenmesi ve gelecek tahmini yapılması bu tezde amaçlanmaktadır. Bu doğrultuda, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB)’nda gösterge niteliğinde döviz ve efektif alış-satışa en çok konu olan 20 döviz kuruna ait 02.01.2005-12.11.2020 periyodunu kapsayan günlük frekans değerleri ve bunlardan eşit ağırlıklı oluşturulan portföy araştırma verisi olarak kullanılmaktadır. Finansal varlıklar arasındaki ilişkiyi özetleyen beta risk parametrelerine olanak sağlayan Sermaye Varlıklarını Fiyatlandırma Modeli (SVFM) bu tezde temel model olarak kullanılmaktadır. SVFM ile tutarlı veri üretme modeli olan Doğrusal Piyasa Modeli (DPM) En Küçük Kareler (EKK) yöntemi ile modellenmektedir. Zamana bağlı değişen beta risk parametreleri için Koşullu Sermaye Varlıklarını Fiyatlandırma Modeli (K-SVFM) kullanılmaktadır. K-SVFM ile tutarlı veri üretme modeli olan Zamana bağlı değişen Doğrusal Piyasa Modeli (Z-DPM) tek değişkenli GARCH-tipi modeller olan GARCH ve GJR-GARCH modelleri, çok değişkenli GARCH-tipi modeli olan DCC-GARCH modeli ile modellenmektedir. Bulgulara göre Z-DPM performansının DPM’ye kıyasla daha etkin performans gösterdiğine ve beta riski davranışının durağan olmadığına ulaşılmıştır. Bu sonuçla birlikte, Z-DPM’nin modellenmesi aşamasında özellikle ani dalgalanmaların olduğu durumlarda zamana bağlı değişen regresyon katsayısını içeren modelin kullanılmasının performansı arttırdığı gözlemlenmiştir
The purpose of this thesis is to model the relationship between the foreign exchange portfolios created by the investors traded in the foreign exchange market and the foreign exchange assets in these portfolios and to perform the future predictions. For this purpose, daily frequency values covering the 02.01.2005-12.11.2020 period for the 20 exchange rates that are most subject to foreign currency and effective purchase-sales as indicators at the Central Bank of the Republic of Turkey (CBRT) and their equal weight the created portfolio used as research data. In this study, the Capital Asset Pricing Model (CAPM) is used as the basic model which provides for the beta risk parameters that summarizes the dynamic relationship. The Linear Market Model (LMM) that is a data production model consistent with CAPM is modeled with the Least Squares (OLS) method. For the time varying beta risk parameters, the Conditional Capital Asset Pricing Model (C-CAPM) is used. Time varying Linear Market Model (Tv-LMM) that is a data production model consistent with C-CAPM is modeled with GARCH and GJR-GARCH that are univariate GARCH type models, and DCC-GARCH model that is multivariate GARCH type model. According to the findings, it found out that Tv-LMM performance shows more efficient performance compared to LMM and beta risk behavıor is not stable. In addition, it has been observed that the performance of the model increases when the time-varying regression coefficient is used in the modeling phase of the Tv-LMM model, especially when there are sudden fluctuations
2022-08-10T13:31:24Z
2022-08-10T13:31:24Z
2021
2021
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/4367
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/4378
2022-08-11T00:02:33Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Kısmi en küçük kareler yapısal eşitlik modellemesiyle aracılık ve düzenleyicilik etkilerinin araştırılması ve bir uygulama
Kinaş, Yasemin
Yılmaz, Veysel
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Yapısal Eşitlik Modellemesi
Kısmi En Küçük Kareler Regresyon
Yapısal Eşitlik Modellemesinde Kısmi En Küçük Kareler Regresyon
Aracılık Etkisi
Düzenleyilik Etkisi
Structural Equation Modelling
Partial Least Squares Structural Equation Modelling
Mediating Effect
Moderating Effect
Değişkenler arasında var olan nedensel ilişkiyi açıklamada ve önsel olarak oluşturulan modellerin test edilmesinde kullanılan yapısal eşitlik modellemesi (YEM) yaygın bir şekilde kullanılan çok değişkenli istatistiksel bir yöntemdir. YEM, kovaryans tabanlı yapısal eşitlik modellemesi (en çok olabilirlik yaklaşımı) ve bileşen tabanlı yapısal eşitlik modellemesi (kısmi en küçük kareler yaklaşımı) olmak üzere iki temel yaklaşıma sahiptir. Kovaryans tabanlı yapısal eşitlik modellemesi (K-YEM), en çok olabilirlik yöntemi ile tahmin edildiği için çok değişkenli normal dağılım göstermeli ve örneklem hacmi 200 birimden fazla olmalıdır. Fakat veriler normallik varsayımını sağlamıyorsa ve örneklem hacmi 200 birimden küçük ise o zaman yapısal eşitlik modellemesinde kısmi en küçük kareler regresyon yöntemi (KEKK-YEM) kullanılmaktadır. Çünkü KEKK-YEM’de verinin dağılımı konusunda herhangi bir varsayım olmadığı gibi küçük hacimli örneklemlerde bile rahatlıkla veri analizi yapılabilmektedir. Ayrıca KEKK-YEM aracılık ve düzenleyicilik etkilerinin olduğu karmaşık modellerinde analiz edilmesinde kullanılan önemli bir yöntemdir. Bu nedenle bu çalışmada KEKK-YEM ayrıntılı bir şekilde incelenerek, K-YEM ile arasındaki benzerlikler ve farklılıklar gösterilmeye çalışılmıştır. Bu amaç için SmartPLS 3.2.8 ile bir uygulama yapılarak KEKK-YEM’de geçerlik ve güvenilirlik analizleri yapılarak, aracılık ve düzenleyicilik etkileri test edilmiştir
Structural equation modeling (SEM) is a widely used multivariate statistical method used to explain the causal relationship between variables and to test a priori models. SEM has two main approaches: covariance-based structural equation modeling (maximum likelihood approach) and component-based structural equation modeling (partial least squares approach). Since covariance-based structural equation modeling (C-SEM) is estimated by the maximum likelihood method, the multivariate should show normal distribution and the sample size should be more than 200 units. However, if the data does not assume normality assumption and the sample size is less than 200 units, then the partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) method is used. Because there is no assumption about the distribution of data in PLS-SEM, and data analysis can be done easily even in small sample size. In addition, PLS-SEM is an important method used in analyzing complex models with mediating and moderating effects. For this reason, in this study, PLS-SEM is examined in detail and similarities and differences with C-SEM are tried to be shown. For this purpose, by applying an application with SmartPLS 3.2.8, the validity and reliability analyzes in PLS-SEM is made and the effects of mediating and moderating effects is tested
2022-08-10T13:37:57Z
2022-08-10T13:37:57Z
2021
2021
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/4378
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/4443
2022-08-12T00:02:44Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Sosyal medyanın davranışsal niyet üzerindeki etkisinde destinasyon imajının aracılık rolü
Olgaç, Serkan
Yılmaz, Veysel
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Kısmi En Küçük Kareler Yapısal Eşitlik Modellemesi
Sosyal Medya
Destinasyon İmajı
Davranışsal Niyet
Partial Least Squares Structural Equation Modeling
Social Media
Destination Image
Behavioral Intention
Günümüzde, sosyal medya insanların iletişim kurmasında, gündemi takip etmesi ve bilgi alış-verişinde bulunmasında etkili olmaktadır. Sosyal medya bir destinasyonun olumlu imajını oluşturmada, imajını iyileştirmede ve turistlerin memnuniyetini ve destinasyonu tekrar ziyaret etme gibi davranışsal niyetlerini etkileyebilir. Çalışmada sosyal medya kullanımının davranışsal niyetlere olan etkisi bir model yardımıyla incelenmiştir. Türkiye kapsamında katılımcıların yer aldığı araştırmada destinasyon imajının aracılık etkisi ve cinsiyet, medeni durum, eğitim, yaş, gelir ve meslek kategorik değişkenlerinin düzenleyicilik etkileri araştırılmıştır.
Bu tez çalışmasında gizil değişkenli modellerin uyumunun test edilmesinde ve gizil değişkenler arasındaki ilişkilerin tahmin edilmesinde regresyona dayalı kısmi en küçük kareler yapısal eşitlik modellemesi kullanılmıştır. Sonuçlarına göre sosyal medya ile destinasyon imajı ve davranışsal niyet arasında ve destinasyon imajı ile davranışsal niyet arasında pozitif ve anlamlı bir ilişki olduğu tespit edilmiştir. Bununla birlikte destinasyon imajının sosyal medya ile davranışsal niyet arasında kısmi aracılık etkisi olduğu ve eğitim, gelir ve yaş değişkenlerinin düzenleyicilik rolü olduğu belirlenmiştir.
Literatürde benzer konularda çok sayıda çalışma bulunmaktadır. Ancak sosyal medya ile davranışsal niyet değişkenleri arasında destinasyon imajının aracılık etkisi ve kategorik değişkenlerin düzenleyicilik etkileri üzerine elde edilen yeni tespitlerin literatüre ve gelecekte yapılacak çalışmalara katkı sağlayacağı düşünülmektedir
Today, social media is an effective medium for communicating, following current affairs, and exchanging information. Social media can contribute to the improvement or creation of a positive image for a destination, while also affecting tourists' satisfaction and intent to revisit the destination. In the present study, the effect of social media use on behavioral intentions is examined through a structural model. The mediation effect of the destination image and the moderating effects of the categorical variables of gender, marital status, education, age, income, and occupation are investigated in the study, performed on participants from Turkey.
In this thesis, regression based partial least squares structural equation modeling was used to test the fit of models with latent variables and to estimate the relationships between the latent variables. According to the results, it was determined that there is a positive and significant relationship between social media and destination image and behavioral intention, and between destination image and behavioral intention. Additionally, the destination image was determined to have a partial mediation effect between social media and behavioral intention, and that the variables of education, income, and age were found to have a moderating role.
There are many studies on similar subjects in the literature. However, it is thought that the new findings on the mediating effect of destination image between social media and behavioral intention variables and the moderating effects of categorical variables will contribute to the literature and future studies
2022-08-11T13:41:06Z
2022-08-11T13:41:06Z
2021
2021
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/4443
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/4392
2022-08-12T00:02:51Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
Pisagor bulanık analitik hiyerarşi süreci kullanılarak Türkiye'de sürdürülebilir enerji planlaması
Özgün, Zeynep
Filiz, Zeynep
Şentürk, Sevil
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Yenilenebilir Enerji Kaynağı Seçimi
Sürdürülebilirlik
Çok Kriterli Karar Verme
Pisagor Bulanık Kümeler
PFAHP
PFTOPSIS
PFVIKOR
Renewable Energy Source Selection
Sustainability
Multi-Criteria Decision-Making
Pythagorean Fuzzy Sets
Günümüzde enerji olmadan hayatımızı sürdürmemiz neredeyse imkânsızdır. Dünyada enerji üretiminde kullanılan petrol, doğalgaz, kömür gibi sınırlı kaynakların yakın gelecekte tükeneceği düşünülmekte ve bu nedenle yenilenebilir enerji kaynaklarının önemi günden güne artmaktadır. Sürdürülebilirlik ve yenilenebilir enerji kaynaklarına olan ilgi birinci petrol krizinin ardından çok daha önemli bir hale gelmiş ve ülkeler alternatif enerji kaynakları arayışı içine girmişlerdir. Yenilenebilir enerji kaynaklarının güneş, rüzgâr ve su gibi doğada sürekli var olan kaynaklardan elde edilmesi ve sürekli yenilenebilmesi, ayrıca çevre kirliliğine çok az etkisi olması ve dışa bağımlılığı azaltması nedeniyle oldukça önemlidir. Türkiye, konumu ve coğrafyası itibarıyla yenilenebilir enerji kaynakları açısından yüksek bir potansiyele sahiptir.
Bu çalışmada, Türkiye’de sürdürülebilir enerji planlamasında, yenilenebilir enerji kaynağının seçiminde kullanılan, Çok Kriterli Karar Verme modellerinden biri olan, Pisagor Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (PFAHP) önerilmiştir. Bu model ile alternatiflerin ağırlıkları hesaplanarak Pisagor Bulanık İdeal Çözüme Benzerlik Yoluyla Tercih Sıralama (PFTOPSIS) ve Pisagor Bulanık Çok Kriterli Optimizasyon ve Uzlaşma (PFVIKOR) yöntemleri ile alternatiflerin sıralaması yapılmış ve alternatif yenilenebilir enerji kaynaklarından en uygunu belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışmada, sürdürülebilir enerji kaynaklarından Rüzgâr Enerjisi, Güneş Enerjisi, Su Enerjisi, Jeotermal Enerji ve Biyokütle Enerjisi olmak üzere 5 adet alternatif enerji kaynağı dikkate alınmıştır. Enerji alanında uzman kişiler ile görüşme yapılarak veriler toplanmış ve çözümler elde edilmiştir. Önerilen modele göre Türkiye’de en uygun yenilenebilir enerji kaynağı güneş olarak bulunmuştur. İkinci en uygun alternatif yenilenebilir enerji kaynağı ise rüzgâr olarak bulunmuştur. Buna ek olarak yapılan duyarlılık analizine göre modelin kararlı bir yapıya sahip olduğu belirlenmiştir.
Today, without energy, it's almost impossible for us to live our lives. Limited resources such as oil, natural gas, coal used in energy production in the world are thought to be exhausted in the near future, and therefore the importance of renewable energy sources is increasing day by day. The interest in sustainability and renewable energy sources has become much more important after the first oil crisis, and countries are looking for alternative energy sources. Renewable energy sources are very important because of the constant availability and renewal of solar, wind and water from sources in nature, as well as having little impact on environmental pollution and reducing dependence on outsiders. Turkey has a high potential for renewable energy sources as of its location and geography.
In this study, the Pythagorean Fuzzy Analytic Hierarchy Process (PFAHP), one of the Multi-Criteria Decision-Making models used in the selection of renewable energy sources, has been proposed in Turkey's sustainable energy planning. This model has been used to calculate the weights of alternatives and to sort the alternatives using PFTOPSIS (Pythagorean Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) and PFVIKOR (Pythagorean Fuzzy Vise Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje) methods and to determine the most appropriate of alternative renewable energy sources. In the study, five alternative energy sources, including wind energy, solar energy, water energy, geothermal energy and biomass energy, were taken into account from sustainable energy sources. The data has been collected and solutions have been obtained by interviewing energy experts. According to the proposed model, the most suitable renewable energy source in Turkey has been found as the sun. The second most suitable alternative renewable energy source was found as wind. In addition, the sensitivity analysis determined that the model has a stable structure
2022-08-11T06:15:40Z
2022-08-11T06:15:40Z
2021
2021
doctoralThesis
http://hdl.handle.net/11684/4392
tur
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü
oai:openaccess.ogu.edu.tr:11684/4394
2022-08-12T00:04:42Z
com_11684_15
com_11684_2
col_11684_88
İki örneklem behrens fisher problemi
Budak, Esin
Yıldız, Zeki
ESOGÜ, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Anabilim Dalı
Çok Değişkenli Behrens-Fisher Problemi
Varyans-Kovaryans Matrisi
Hotelling 𝑇�����2
Multivariate Behrens-Fisher Problem
Variance Co-variance Matrix
Çok değişkenli istatistiksel çalışmalarda, iki ortalama vektörünün eşitliğini test edilmesini araştırmak en eski konulardan biridir. Gerçekten de, birçok çıkarım yönteminin yanı sıra pratik sorunlara çeşitli analitik yaklaşımlar için Behrens-Fisher problemi bir test alanı olmuştur. Bu çalışmada, iki gruplu tasarımlarda çok değişkenli ortalama eşitlik hipotezlerini test etmek için istatistiksel prosedürleri incelenmiştir. Çok değişkenli ortalamalar için geleneksel test olan Hotelling'in 𝑇��������2'si, verilerin dağılımı, anakütle varyansları ve kovaryansları hakkında belirli varsayımlara dayanır. Hotelling 𝑇��������2'si, çok değişkenli normal dağılım varsayımı altında iki ortalama vektörünü karşılaştırmak için kullanılan bir testtir. Ancak, bu test varyans-kovaryans matrisinin homojenliği varsayımına dayanmaktadır. Bu varsayım sağlanmadığı zaman, bu durum literatürde çok değişkenli Behrens-Fisher problemi olarak bilinir. Çok değişkenli Behrens-Fisher problemi söz konusu olduğunda, homojen varyans-kovaryans matrisine dayalı test istatistiklerinin performansı etkilenmektedir. Çok değişkenli normal dağılım varsayımı altında iki ortalama vektörün eşitliğini test etmek için literatürde birçok çalışma bulunmaktadır. En önemli çalışmalar, Bennett (1951), Yao (1965), Johansen (1980), Nel ve Van Der Merwe (1986), Modifiye Edilmiş Nel ve Van der Merwe Testi, Yanagihara ve Yuan (2005) F yaklaşımı, Düzeltilmiş Bartlet (MB) testi, Yanlılık düzeltme (BC) ve ikinci sıra (S) yöntemleridir. Yukarıda bahsedilen testler için, çok değişkenli Behrens-Fisher Problemleri Simülasyon Çalışmaları R-studio’da çalıştırılıp tablo değerleri elde edilmiştir. Ayrıca, Mısır’da beş farklı çağdan kalma erkek kafatası örnekleri üzerine yapılan ölçümler alınarak örnek bir uygulamaya yer verilmiştir. Araştırmanın önemi, iki değişkenli örneklem büyüklüklerinde daha iyi performans ve sonuçların elde edilebilir olduğunu göstermektedir
In multivariate statistical studies, investigating the equality of two mean vectors is one of the oldest topics. Indeed, the Behrens-Fisher problem has been a testing ground for many inference methods as well as for various analytical approaches to practical problems. In this study, statistical procedures for testing multivariate mean equality hypotheses in two-group designs were examined. Hotelling's 𝑇����2, the traditional test for multivariate means, relies on certain assumptions about the distribution of data, population variances, and covariances. Hotelling's 𝑇����2 is a test used to compare two mean vectors under the assumption of a multivariate normal distribution. However, this test is based on the assumption of homogeneity of the variance-covariance matrix. When this assumption is not met, it is known in the literature as the multivariate Behrens-Fisher problem. In the case of the multivariate Behrens-Fisher problem, the performance of test statistics based on homogeneous variance-covariance matrix is affected. There are many studies in the literature to test the equality of two mean vectors under the assumption of a multivariate normal distribution. The most important studies are Bennett (1951), Yao (1965), Johansen (1980), Nel and Van Der Merwe (1986), Modified Nel and Van der Merwe Test, Yanagihara and Yuan (2005) F Approach, Modified Bartlet (MB), Bias Correction Presedure (BC) and Second Order Presedure (S). For the tests mentioned above, multivariate Behrens-Fisher Problems Simulation Studies were run in R-studio and table values were obtained. In addition, measurements made on male skull samples from five different eras in Egypt were taken and a sample application was included. The importance of the research shows that better performance and results can be obtained in bivariate sample sizes
2022-08-11T06:57:14Z
2022-08-11T06:57:14Z
2021
2021
masterThesis
http://hdl.handle.net/11684/4394
tur
info:eu-repo/semantics/openAccess
ESOGÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü