FBE, Doktora, İstatistik Koleksiyonuİstatistik Anabilim Dalı'nda yapılan doktora tezleri bu koleksiyon altında listelenir.http://hdl.handle.net/123456789/11712024-03-28T10:01:14Z2024-03-28T10:01:14ZTürkiye'de yaşayan bireylerin yaşam memnuniyeti düzeylerinin bulanık çok kriterli karar verme yöntemleriyle belirlenmesiGürsoy, Zeynephttp://hdl.handle.net/123456789/145552019-02-21T00:01:51Z2016-01-01T00:00:00ZTürkiye'de yaşayan bireylerin yaşam memnuniyeti düzeylerinin bulanık çok kriterli karar verme yöntemleriyle belirlenmesi
Gürsoy, Zeynep
Yaşam memnuniyeti, bireylerin yaşam kalitesinin en önemli göstergelerinden biridir. Bu nedenle, bireylerin hem özel yaşamlarından hem de temel yaşam alanlarındaki kamu hizmetlerinden duydukları memnuniyetin ölçülmesi büyük önem arz etmektedir. Ancak, gerek kişisel memnuniyet gerekse kamu hizmetlerinden duyulan memnuniyet oldukça karmaşık ve birçok etkenin birlikte değerlendirilmesini gerektiren bir konudur. Karar vericilerin sözel değerlendirmeleri nedeniyle karar sürecinde ortaya çıkan belirsizlikler, matematiksel olarak bulanık sayılar ile ifade edilmektedir. Bu süreçte ortaya çıkan sorunların aşılmasında, karar verme sürecindeki alternatiflerin ve kriterlerin birlikte değerlendirilmesinde "Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri" kullanılmaktadır. Doktora tez çalışmasında bireylerin hem kişisel hem de kamu hizmetlerinden memnuniyet düzeylerinin belirlenmesi amacıyla; Bulanık Çok Kriterli Karar Verme yöntemlerinden Bulanık TOPSIS, Bulanık MULTIMOORA ve Bulanık ARAS yöntemleri kullanılmıştır. Analizlerde; Türkiye İstatistik Kurumu tarafından yayımlanan 2013 Yaşam Memnuniyeti Araştırmasında yer alan sağlık, eğitim, evlilik, gelir vb. kişisel memnuniyete ilişkin 14 değişken, güvenlik hizmetleri, ulaştırma hizmetleri, belediye hizmetleri, il özel idare hizmetleri vb. kamusal memnuniyete ilişkin 38 değişkenden oluşan mikro veriler kullanılmıştır. İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflandırması (NUTS 3) düzeyinde 81 il için, Türkiye'de yaşayan bireylerin kişisel ve kamusal memnuniyet düzeylerinin sıralaması Bulanık TOPSIS, Bulanık MULTIMOORA ve Bulanık ARAS yöntemlerine göre oluşturulmuştur.; Life satisfaction is one of the important indicators for individuals' life quality. Therefore measuring individuals' satisfaction of both private life and public service in basic life area is great importance. However, both personal satisfaction and public service satisfaction is a subject that is substantially complex and requires to be considered many factors together. Because of decision makers' verbal assessment, uncertainties resulted in the decision process are represented mathematically by fuzzy numbers. "Multiple Criteria Decision Making Technices" are used for overcoming the problems that arise in this process and assessing the criterias and alternatives in decision making processes. In this study, for the purpose of determining the level of individuals' personal and public service satisfaction Fuzzy TOPSIS, Fuzzy MULTIMOORA and Fuzyy ARAS multiple criteria decision making technices were used. In analysis; micro data were used that comprise from 14 variables regarding individual satisfaction such as health, education, marriage, income etc. and 38 variables regarding public service satisfaction such as security service, transport service, municipal service, special provincial administration service etc. which take part in 2013 Life Satisfaction Survey published by TÜİK. Personal and public sevice satisfaction levels of indivudials live in Turkey, are put in order according to the each 3 methods for 81 provinces by Statistical Classification of Territorial Units (NUTS 3).
2016-01-01T00:00:00ZBayesci doğrusal olmayan yapısal eşitlik modeliAltındağ, İlkayhttp://hdl.handle.net/123456789/123972018-09-11T00:01:45Z2015-08-06T00:00:00ZBayesci doğrusal olmayan yapısal eşitlik modeli
Altındağ, İlkay
Yapısal Eşitlik Modeli, gözlenen ve gizil değişkenler arasındaki nedensel ve karşılıklı ilişkilerin bir arada bulunduğu modellerin test edilmesi için kullanılan kapsamlı istatistiksel bir yaklaşımdır. Pek çok bilim alanında kullanımı olan Yapısal Eşitlik Modeli, anlamlı modellerin test edilmesi ve ölçme için kapsamlı bir yöntem sağlamaktadır. Temel olarak, Doğrulayıcı Faktör Analizi, Path Analizi ve Regresyon Analizinin birleşimidir. Yapısal Eşitlik Modelinde genellikle başvurulan varsayım; gözlenen ve gizil değişkenler arasındaki ilişkilerin doğrusal olması yönündedir. Son zamanlarda, gözlenen ve gizil değişkenler arasındaki doğrusal olmayan ilişkiler ve bazı karmaşık durumlar için uygun modeller kurulmasının daha çok önemli olduğu kabul edilmektedir. Veri setinin kompleks olduğu ve normal dağılıma uygun olmadığı durumlarda klasik yöntemler her zaman iyi sonuç vermemektedir. Bu problemin giderilmesinde kullanılan Bayesci yöntem ham veri seti yerine örneklem kovaryans matrisini kullanarak analiz yapmaktadır. Bu çalışmada, Doğrusal Olmayan Yapısal Eşitlik Modellemesi için Bayesci Yaklaşım tüm bileşenleriyle ayrıntılı olarak ele alınmış ve teorik yapısı incelenmiştir. Çalışmada uygulama verisi olarak Türkiye İstatistik Kurumundan alınan 2013 yılına ait Yaşam Memnuniyeti Araştırması anket çalışmasından yararlanılmıştır. Uygulama kapsamında, ikametgâh memnuniyetini açıklayacak en uygun kurumsal modelin belirlenmesi amaçlamıştır. Bu amaçla uygun beş farklı modelleme yapılmış ve model karşılaştırma testlerini kullanarak en uygun model tespit edilmiştir.; Structural Equation Model is a comprehensive statistical approach, which is used to test models that have combined and reciprocal causal relationship between observed and latent variables. Structural Equation Model, which is used in many scientific areas, provides a comprehensive method for testing and measuring meaningful theories. Basically, it is the combination of Confirmatory Factor Analysis, Path Analysis and Regression Analysis. The assumption generally considered in Structural Equation Model is that the relationship between observed and latent variables must be linear. Recently, making approriate modeling for non-linear relationship between observed and latent variables and for complex situations is considered to be much more important. When the data set is complex and is not normally distributed, the traditional methods do not always give the best results. Bayesian method, which is used in eliminating this problem, makes analyses using the sample covariance matrix rather than the raw data set. In this study, Bayesian methods for Nonlinear Structural Equation Modeling was discussed in detail with all components and its theoretical structures were examined. Application data set was obtained from Turkey Statistical Institute of Life Satisfaction Survey-2013. Within the application, it was aimed to determine the most appropriate organization model for explaining the domicile satisfaction. For this purpose, five different suitable modeling were used, and the most suitable model was determined using the model comparison test.
2015-08-06T00:00:00ZBazı kesikli dağılımlar için istatistiksel sonuç çıkarımıAkdoğan, Yunushttp://hdl.handle.net/123456789/58532017-10-03T00:02:18Z2016-09-20T00:00:00ZBazı kesikli dağılımlar için istatistiksel sonuç çıkarımı
Akdoğan, Yunus
Bu tez çalışmasında, Düzgün-geometrik ve Geometrik-sıfırdan budanmış poisson olmak üzere iki yeni kesikli dağılım önerilmiştir. Dağılımların özellikleri ve istatistiksel sonuç çıkarımı verilmiştir. Yine varolan kesikli dağılımların(Burr XII, Chen ve Pareto vb) sansürlü örneklem durumunda parametre tahmini elde edilmiştir. Monte Carlo simulasyonu yardımıyla parametre tahmin edicilerinin yan ve hata kareler ortalaması verilerek simulasyon çalışması yapılmıştır. Elde edilen dağılımlara için gerçek veri uygulaması verilmiştir.; In this thesis, two new discrete distributions are proposed called Uniform-Geometric distribution and Geometric-zero-truncated poisson distribution. Several distributional properties and statistical inferences are discussed. Estimation of discrete distribution's(Burr XII, Chen and Pareto etc.) parameters based on Type I censored sample are obtained. Simulation study is performed to compare the performance of the different estimates in terms of bias and mean square error using Monte Carlo simulation. Real data applications are also presented.
2016-09-20T00:00:00ZDalgacık regresyon kullanılarak reel sektör risk analiziYılmaz, Tarıkhttp://hdl.handle.net/123456789/52862017-07-28T00:01:05Z2013-12-24T00:00:00ZDalgacık regresyon kullanılarak reel sektör risk analizi
Yılmaz, Tarık
Son yıllarda ekonomik krizlerden doğan zararları önceden tespit edip en aza indirmek için birçok çalışma yapılmaktadır. Bu çalışmalar finansal risk analizi konusunda yoğunluk kazanmıştır. Yapılan çalışmalarda en yüksek getiri ile en düşük riskin, en iyi ilişki ile sağlanması beklenmektedir. Çünkü yatırımcılar riskten kaçma eğilimi gösterirler. Bu durumda riskin doğru hesaplanması, yatırımcıların yanıltılmaması açısından çok önemlidir. İstatistiksel bir tabanı olan Riske Maruz Değer (RMD) yöntemi son yıllarda piyasa riski belirlenmesinde yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. RMD, hedeflenen zamanda ve verilen güven düzeyinde beklenen maksimum (en kötü) kaybı özetlemektedir. RMD nin bütün avantajlarına karşın bazı zayıflıkları da vardır. Bunlar; Hesaplamalarda kullanılan RMD yöntemine göre elde edilen sonuçların değişken oluşunun yatırımcı için yanıltıcı olabilmesi, gelecekte oluşabilecek olağanüstü olaylara bağlı risklerin hesabının zorluğu, modelin kullanılabilmesi için bilgi ve deneyim gerekmesi gibi özetlenebilir. Bu tez çalışmasında, risk algısı bankalardan farklı olan reel sektör için piyasa riskini en doğru şekilde ölçmeye odaklanılmıştır. RMD hesaplanması için yeni Dalgacık regresyon tabanlı hibrit Monte Carlo Simülasyon yöntemi geliştirilmiştir. Yeni yöntemin etkinliği örnek uygulamalarla gösterilmiştir. Ayrıca bu tez çalışması finans sektörü dışında kalan ve doğrudan mal üreten reel sektöre yönelik gelecekteki yeni çalışmalara ışık tutacaktır.; In recent years, many studies have been done for previously identify and minimize to losses resulting from the economic crisis. These studies have been intensified in financial risk analysis. In studies, the highest return and the lowest risk, is expected to be provided with the best relationship. Because investors tend to shun risk. In this case, the correct calculation of the risk, it is very important for investors not misled. Value at Risk (VaR), which is a statistical base method for determining market risk in recent years, are widely used. VaR summarizes loss of the expected maximum (worst).from the given confidence level and the targeted time. Despite all the advantages of VaR, there are some weaknesses. They can be summarized as; the results of the variables used in the calculation of VaR formed according to the method can be misleading to investors, due to extraordinary events account the difficulty of the risks that may occur in the future and knowledge and experience required for the model to be used. In this thesis, we focused on the most accurate measure of market risk perception of risk for the real sector are different from banks. New Wavelet regression-based hybrid Monte Carlo simulation method has been developed for calculating VaR. The effectiveness of the new method, is shown by sample applications. In addition, this thesis is to shed light on the future of the new study for the real sector that directly produce goods and outside the financial sector.
2013-12-24T00:00:00Z