İnsani gelişme endeksinin modellenmesi
Modeling the human development index
- Tez No: 940856
- Danışmanlar: PROF. DR. FATMA ZEHRA DOĞRU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Beklenti maksimizasyonu, Karma modeller, Normal dağılım, İnsani gelişmişlik endeksi, Expectation maximization, Mixed models, Normal distribution, Human development index
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Giresun Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışması, İnsani Gelişme Endeksi (İGE) verilerinin farklı dağılımlara dayalı karma modeller kullanılarak modellenmesini amaçlamaktadır. Bu kapsamda normal, Student t ve çarpık normal dağılımlarına dayalı karma modeller ele alınmış, parametre tahmini ve Expectation-Maximization (EM) algoritmaları detaylı olarak incelenmiştir. Çalışmada, daha önce literatürde incelenen 2015–2016 İGE verileri ile 2021–2022 İGE verileri ele alınarak ülkelerin gelişme düzeylerindeki değişimler analiz edilmiştir. Öncelikle, İGE'nin tanımı ve hesaplanma yöntemi açıklanmış; sağlıklı yaşam, eğitim ve gelir gibi üç temel boyuttan oluştuğu belirtilmiştir. İGE, yalnızca ekonomik büyümeyi değil, insan refahını da ölçerek sosyal kalkınma politikalarının değerlendirilmesine olanak tanımaktadır. İGE'nin zaman içindeki değişimi incelenerek COVID-19 pandemisi ve küresel ekonomik krizlerin etkileri değerlendirilmiştir. Bu tür önemli faktörlerin İGE üzerindeki etkisini incelemek amacıyla veri setleri ayrı ayrı modellenmiş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Literatürde, 2015–2016 İGE verileri için en iyi model, iki bileşenli normal karma model olarak belirlenmiş ve ülkeler düşük-orta ile orta-yüksek-çok yüksek gelişme seviyelerine göre gruplanmıştır. 2021–2022 İGE verileri için ise en iyi model, üç bileşenli normal karma model olarak elde edilmiştir. Bu dönemde ülkeler, düşük-orta, yüksek ve çok yüksek gelişme seviyelerine göre ayrılmış ve gruplar arasındaki farklılıkların arttığı gözlemlenmiştir. Özellikle en yüksek gelişme seviyesine sahip grubun, diğer gruplardan daha belirgin şekilde ayrıştığı görülmüştür. Bu bulgular, 2021–2022 döneminde yaşanan küresel değişimlerin ve kırılmaların İGE değerleri üzerindeki etkisini ortaya koymaktadır. 2015–2016 ve 2021–2022 veri setleri arasındaki en belirgin fark, grup sayısının artmış olmasıdır. Ancak her iki veri setinde de normal dağılıma dayalı karma modelin en iyi performansı gösterdiği tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to model Human Development Index (HDI) data using finite mixture models based on different distributional assumptions. In this context, mixture models based on normal, Student t, and skew-normal distributions are examined, and parameter estimation along with the Expectation-Maximization (EM) algorithm is analyzed in detail. The study investigates HDI data from 2015–2016, previously analyzed in the literature, and HDI data from 2021–2022 to examine changes in countries' development levels. Initially, the definition and calculation method of HDI are explained, emphasizing its three fundamental dimensions: health, education, and income. HDI not only measures economic growth but also assesses human well-being, providing a valuable tool for evaluating social development policies. The temporal evolution of HDI is analyzed, considering the impacts of the COVID-19 pandemic and global economic crises. To explore these effects, the datasets are modeled separately, and the results are compared. In the literature, the best-fitting model for the 2015–2016 HDI dataset was identified as a two-component normal mixture model, categorizing countries into low-medium and medium-high-very high development levels. However, for the 2021–2022 HDI dataset, the best-fitting model was found to be a three-component normal mixture model, grouping countries into low-medium, high, and very high development levels. The findings indicate that the distinctions between groups have increased over time, with the highest development group standing out more distinctly. These results highlight the impact of global changes and economic disruptions on HDI values during the 2021–2022 period. The most notable difference between the 2015–2016 and 2021–2022 datasets is the increase in the number of groups. However, in both cases, the normal mixture model demonstrated the best performance.
Benzer Tezler
- İnsani gelişmişlik endeksinin veri madenciliği tekniklerinden olan C5.0 ve GINI algoritmaları kullanarak modellenmesi
Modeling of human development index (HDI) using C5.0, a data mining technique, and GINI algorithms
ALİ KORKMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeOsmaniye Korkut Ata Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE YAKUT
- Türkiye İstatistik Kurumu resmi istatistik verilerinin modellenmesi: İş sağlığı ve güvenliği kapsamında bir analiz
Modeling of Turkish Statistical Institute official statistics data: An analysis within the scope of occupational health and safety
MUSTAFA ERYÜKSEL
Doktora
Türkçe
2025
Halk SağlığıSağlık Bilimleri Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. GÖKSEL DEMİR
- 1985-1986 yıllarında Polatlı Devlet Hastanesine kaza nedeniyle başvuranların incelenmesi
Başlık çevirisi yok
FERHAN ŞENOL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
İlk ve Acil YardımGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. HİKMET PEKCAN
- Sivas'ta kadınların işgücüne katılım farklılıkları
Başlık çevirisi yok
BİNNUR ERCEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
SosyolojiCumhuriyet ÜniversitesiKurumlar Sosyolojisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FARUK KOCACIK
- Türkiye'de trafik kazalarının epidemiyolojisi
Başlık çevirisi yok
HARUN KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
UlaşımGazi ÜniversitesiKazalarda Acil Yardım ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİKMET PEKCAN