Dairesel regresyon ve ulusal İMKB 100 endeksi üzerine bir uygulama

Abstract

Bu çalışmada amaç, dairesel verilerin uygulama alanlarını açıklamak, dairesel verilerin özelliklerini, merkezi ve yayılım ölçülerini tanıtmak, dairesel dağılım ve grafik türlerini incelemek, dairesel değişkenlerin kendi aralarında veya doğrusal değişkenler ile olan ilişkisini belirlemek ve bu değişkenlerin regresyon analizi sonucu modellemesini, bilinen klasik istatistiksel tekniklerden farklı olan dairesel tekniklerin var olduğunu ortaya koyarak yapmaktır.Bu amaç doğrultusunda, dairesel verilerin özellikleri incelenmiş, dairesel ölçümlerin farklı birimleri arasındaki dönüşümleri açıklanmış, grafiksel veri gösterimlerine yer verilmiş ve dairesel tanımlayıcı istatistikler hesaplanmıştır. Dairesel dağılım türleri, Dairesel Normal Dağılım ayrıntılı olarak ele alınmak üzere incelenmiştir. Dairesel Normal Dağılımın ortalama yön, yoğunlaşma parametresine ilişkin tahminler verilmiş buna bağlı olarak güven aralıkları oluşturulmuş ve uyum iyiliği test istatistikleri hesaplanmıştır. Dairesel değişkenlerin kendi aralarında ve doğrusal değişkenler arasındaki korelasyon katsayısı hesaplamaları ve bu katsayıların geçerlilik testleri verilmiştir. Değişkenler arası belirlenen ilişki sonrasında modelleme aşamasına geçilmiş ve Ulusal İMKB 100 endeksi için öncü bir göstergenin araştırıldığı uygulama bölümünde regresyon analizi yapılmıştır.

The main purpose of this study is, to explain the application areas of circular data, to promote properties of circular data center and spread measures, to examine the distribution and circular chart types, to determine its relationship with variables circular or linear in the variables among themselves and different from the classical statistical technique known as circular techniques have revealed that the operatives when regression analysis to model the results of these variables.In the light of this aim, the properties of circular data is investigated, conversions between different units of circular measurement is described, been given place to the graphical data representation and circular descriptive statistics were calculated. Circular distribution types was examined to be treated as detailed in Circular Normal Distribution. Given estimates for the mean direction, concentration parameter depending on the kindness generated confidence intervals and calculated goodness of fit test statistics of Circular Normal Distribution. Circular variables among themselves and between linear variables correlation coefficient to calculate and it tests the validity coefficients were relationships between variables identified in the modeling stage, then were switched to a leading indicator for the National IMKB 100 index and investigate the application of regression analysis were made in.