Kümeleme analizi yöntemiyle illerin sosyo-ekonomik özelliklerine göre gruplandırılması ve gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi
Grouping provinces with cluster analysis method according to their socio-econimic proporties and determining their development levels
- Tez No: 103806
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. M. VEDAT PAZARLIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Kümeleme analizi, Sosyoekonomik özellikler, İller, Cluster analysis, Socio-economic characteristies, Provinces
- Yıl: 2001
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Gelişmekte olan teknolojiye paralel olarak, bilim adamları elde etmeye çalıştıkları bilgi ve veriye daha çabuk ve daha kolay bir biçimde bilgisayar aracılığıyla ulaşmaktadırlar. Gerekli olan verilerin oluşturulmasında kullanılan istatistiksel analiz teknikleri gelişmeden paylarını almışlardır. Kümeleme analizi içinde yapılan ilk adım problemin formüle edilmesidir. Problemin formüle edilmesinden sonra uygun mesafe ölçüsü tespit edilerek kümeleme prosedürü belirlenir. Prosedürde yer alan hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme analiz teknikleri veri setine uygulanır. Daha sonra küme sayısına karar verilerek kümeler oluşturulur. Oluşturulan kümeler yorumlanarak geçerliliği tayin edilir. Bu çalışmada analiz ülkemizdeki illerin sınıflandırılması için kullanılmıştır. Sosyo-ekonomik özellik olarak belirlenen 22 değişken, 79 ilden oluşan veri setine uygulanarak en uygun ölçüm belirlenmiştir. Değişkenler standartlaştınlarak prosedürde uygulanabilecek hale getirilmiştir. Prosedürde yer alan hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme analizleri çalışmada ayn ayrı uygulanmıştır. Kümelerin sayısı 15 olarak belirlendikten sonra kümeler yorumlanmış ve farklılaştırma sebepleri araştırılmıştır VI
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Beside the improving technology, scientists are able to reach data and knowledge faster and more easily by the help of computer. Statistical analysis techniques used in order to set up datas necessary, got its share from the improverment The first step in the cluster analysis is to formulate the problem. Having formulate the problem, cluster prosedüre is to be determined by establishing the appropriate distance measure. Hierarchical and nonhierarchical cluster analysis tecniques included in the prosedüre are implemented on data set. After that, clusters are established by making a decision on the number of clusters. By interpreting clusters established, their validity are checked. In this study, analysis is used for the classification of provinces in our country. The most convenient measurement was determined with the application of 22 variables determined as socio-economic property on the data set consisting of 79 provinces. By standardizing variables, they were ready to be implemented in the procedure. Hierarchical and nonhierarchical analysis included in the procedure were distinctly implemented on the study. After having determined the number of clusters as 15, clusters were interpreted and the reasons of the differentiation were investigated. VII
Benzer Tezler
- Menstruasyon öncesi belirtilerin günlük ve geriye dönük ölçümler ile saptanması ve risk etkenleri ile ilişkisi
Başlık çevirisi yok
ÇİĞDEM ULUERGÜVEN
- Ankara keçisinin tiftik özellikleri yönünden çok değişkenli analiz yöntemiyle incelenmesi
Başlık çevirisi yok
BÜLENT ÇELİK
Doktora
Türkçe
1998
Veteriner HekimliğiAnkara ÜniversitesiBiyometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL AKÇAPINAR
- Kümeleme çözümlemesinde uygun kümeleme ölçütlerinin karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
K.SETENAY DİNÇER
Doktora
Türkçe
1992
Tıbbi BiyolojiAnadolu ÜniversitesiTıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAZIM ÖZDAMAR
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- Direct decomposed rule base fuzzy logic systems
Doğrudan ayrıştırılmış kural tabanlı bulanık mantık sistemleri
GHALEP MAABREH
Doktora
İngilizce
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EŞREF ADALI