Geri Dön

Çok değişkenli verilerin grafiksel sunumu

Graphical presentation of variable data

  1. Tez No: 565198
  2. Yazar: ELANUR KULAÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MAHMUT KARTAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, İşletme, Statistics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Çok değişkenli grafikler, tek değişkenli grafikler, kalitatif değişkenli grafikler, kantitatif değişkenli grafikler, tablolar, Grafik teknikleri, Grafiker, Grafiksel gösterim, Kantitatif, Kantitatif dağılım, Kantitatif teknikler, Çok değişkenli veriler, Multivariate graphs, univariate graphs, qualitative graphs, quantitative graphs, tables, Graphic techniques, Graphic designer, Graphical representation, Quantitative, Quantitative distribution, Quantitative techniques, Multivariate data
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada çok değişkenli verilerin çeşitli grafiklerle sunumu yapılmıştır. Tek değişken ve çok değişken farkının anlaşılabilmesi adına tek değişkenli birçok grafik türü de çizilmiştir. Grafikler çizilirken 8 adet paket program ve 3 adet grafik çizimi sitesi kullanılmış olup, toplamda 43 olmak üzere 38 adet farklı grafik türü çizilmiştir. Çalışmanın amacı; basit, anlaşılır ve görsel açıdan dikkat çekici olması gibi esas amaçlarına uygun şekilde oluşturulan tek değişkenli ve çok değişkenli grafiklerin, rahatlıkla kullanılması, verilerin grafiklere aktarılması ve üstünde pek durulmayan çok değişkenli grafiklerin kullanılmasına teşviktir. Grafiklerin çizim aşamalarının bulunması, kullanacak kişi için kolaylık sağlayacak önemli bir kılavuz niteliğindedir. Bu çalışmada veriler, kalitatif veri ve kantitatif veri olarak ayrılıp grafikler oluşturulmuştur. Ancak birçok grafik her iki tür verinin uygulamasıyla da çizilebilir.

Özet (Çeviri)

In this study, multivariate data were presented with various graphs. In order to understand single variable and multivariate difference, many types of univariate graphs are also drawn. 8 graphics programs and 3 graphic drawing sites were used. A total of 38 different graph types are drawn. Graphs are formed without deviating from the main objectives such as simple, clear and visually remarkable graphics; it has become very useful with the application of appropriate data sets. The drawing stages of the graph are a guide for the user. In this study, the data were separated qualitatively and quantitatively and graphs were formed. however, many graphs can be drawn by applying both types of data.

Benzer Tezler

  1. Parametrik olmayan çok değişkenli analiz tekniği; Homojenleştirme analizi

    A Non-parametric multivariate analysis technique: Homogeneity analysis

    MELTEM GÜLSÜN ÇATANA TUNA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLAY (BAŞARIR) KIROĞLU

  2. Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity

    Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini

    AMMAR HOMAIDA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERAL EBEGİL

  3. Assessment of urbanization history of Addis Ababa city, Ethiopia

    Addıs Ababa cıty, Ethıopıa'nın kentleşme tarihinin değerlendirilmesi

    ABDURAHMAN HUSSEN YIMER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaMersin Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ CENAP YOLOĞLU

  4. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  5. Networked computing-based system identification and control of electromechanical systems with industrial IoT

    Endüstriyel IoT ile elektromekanik sistemlerin ağ hesaplama tabanlı sistem tanıma ve kontrolü

    RAMAZAN KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ