Ana bileşenler analizi ve bir uygulama denemesi
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 41370
- Danışmanlar: PROF.DR. İBRAHİM İLHAN HASGÜR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Clein denklemi, Denklemler, Faktör analizi, Kümeleme analizi, Temel bileşenler analizi, Clein equation, Equations, Factor analysis, Cluster analysis, Principal components analysis
- Yıl: 1995
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Çok değişkenli çözümleme bugün istatistiğin önemli dallarından biri kabul edilmektedir. Herhangi bir deney birimi üzerinde yapılan p değişken için p tane ortalama, p tane varyans olduğu gibi bunlar arasında p (p - 1) / 2 tane de kovaryans söz konusudur. Bu üç tür parametre bu alanda en çok kullanılan dağılış olan çok değişkenli normal dağılışın temel parametrelerini oluştururlar. Uygulamalarda genellikle Çok Değişkenli Normal Dağılışın Parametreleri tahminlenip bu parametreler üzerinde yorumlamalar yapılır. Ancak eğer açıklayıcı değişkenler arasında Çoklu Doğrusal Bağlantı var ise En Küçük Kareler Yöntemi ile tahminlenen parametreler hatalı olacaktır. İncelenen konuya göre, n tane bireyin p özelliği üzerinde duruluyorsa ve p büyükse fazla sayıda parametre ile ilgilinmemiz gerekecektir. Böyle durumlarda veri yığınının tamamıyla uğraşmak yerine, değişkenleri ve bireyleri daha az sayıda gruplara indirebilir ve bu gruplar üzerinde çalışırsak, uygulamalarda kolaylık sağlandığı gibi daha uygun yorumlar da yapabiliriz. Bu indirgemeyi sağlayan Çok Değişkenli İstatistik yöntemlerden Ana Bileşenler. yöntemi ilk olarak Karl Pearson tarafından Stokastik olmayan değişkenler için tanıtılmıştır. Daha sonraları bu yöntem Harold Hotelling (1933) tarafından şansa bağlı vektörlerde genelleştirildi. Görüldüğü gibi bu yöntem bir boyut indirgeme, bir yoğunlaştırma tekniği olarak ele alınabilir. Çalışmada Ana Bileşenler Analizi tekniği tanıtılmaya çalışılmış ve Clein denklemi kullanılarak Türkiye ekonomisinde bir uygulama yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT ît is assumed that Multi Variable Analysis is one of the significant branches of sta tistics. For p veriables which are made on any experiment units, there are p means and p variances and p (p - 1) / 2 covariances between these. These three parameters are parame ters of the Multi Variable Normal Distribution which are used as a very common distribu tion in this area. Usually in practice, the parameter which are parmeters of Multi Veriable Normal Distribution are predicted and interpreted. If there are multicollinearity between the explanatory veriables, then the parameters which are predicted with Ordinary Least Squared Method will be wrong. According to the subject, if stressed on p features over n persons and if p is big, then we must be concerned with a lot of parameters. In such stuations, it is possible to have decreases with regans to fewer persons and fewer variables. Principle Componant Method which provides these decreases is introduced by Karl Pearson for nonstochastic variables. Later this method was generalized by Harold Hotell- ing on vectors tied to chances. In this study, Principle Componant Method is explained in detail and an application is made on Turkish Economy by using (Clein equation. /,
Benzer Tezler
- Türkiye'de büyük şehir alanlarında yaşam kalitesinin değerlendirilmesine yönelik bir yöntem denemesi
A methodological essay to evaluate quality of life in metrepolitan areas of Turkey
A.NİLAY EVCİL TÜRKSEVER
Doktora
Türkçe
2001
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNDÜZ ATALIK
- Tarımsal istatistik analizlerinde uzman sistemlerin kullanımı
Using the expert systems in agricultural statistical analysis
NURSAL ARICI
- Temel bileşenler analizi ve klinik bir uygulama
Principal components analysis and it`s clinical practise
FATMA NESRİN TURAN
Doktora
Türkçe
1997
Tıbbi Biyolojiİstanbul ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ŞÜKRÜ ŞENOCAK
- Çok değişkenli veri analizinde anabileşenler metodu ile boyut indirgeme ve bir uygulaması
Başlık çevirisi yok
NECMETTİN YILDIRIM