Show simple item record

dc.contributor.advisorBayrak, Hülya
dc.contributor.authorGökpinar, Fikri
dc.date.accessioned2020-12-10T13:58:48Z
dc.date.available2020-12-10T13:58:48Z
dc.date.submitted2002
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/303819
dc.description.abstractSadece bir tip değişken içeren modeller, olumsallık tabloları ya da kovaryans yapısı için iyi bilinen modellerdir.Lauritzen ve Wermuth (1989) bazı değişkenlerin nicel bazılarının nitel oldukları durumda değişkenler arası ilişkilerin analizi için istatistiksel modellerin sınıfını tanımlamışlardır. Bu modeller olumsallık tabloları için grafiksel log lineer modelleri ve korelasyon matrisleri için kovaryans seçim modellerini içerir. Tüm modeller her değişkeni bir köşeyle ve aralarındaki ilişkilerin kenarla ifade edildiği grafikle gösterilebilir. Ok yada çizgi ile bağlı köşeler arasında yönlü yada simetrik ilişki vardır. Bağlı olmayan köşeler, belli kurallara göre geri kalan bazı değişkenler verilmişken koşullu bağımsızdır. Bilim Kodu : 406.01.01 Anahtar Kelimeler : Grafiksel modeller, Koşullu Bağımsızlık, Koşullu Gauss Dağılımı, Olumsallık Tablosu, Kovaryans Seçimli Modeller, Loglineer Modeller, Markov Özellikleri, Ayrıştırma, Hiyerarşik Modeller
dc.description.abstractIn the case where only one kind of variables is present, the models are well- known models for either contingency tables or covariance structures. Lauritzen and Wermuth (1989) defined class of statistical models for the analysis of associations between variables some of which are 'qualitative and some quantitative. These models include graphical log lineer models for contingency tables and covariance selection models for correlation matrices. All models can be represented by a graph with one vertex for each variable and one edge between variables which are related. The vertices are possibly connected with arrows or lines corresponding to directional or symmetric associations being present. Pairs of vertices that are not connected are conditionally independent given some of remaining variables according to specific rules. Key Words : Graphical models, Conditional Independence, Conditional Gaussian Distribution, Contingency Tables, Covariance Selection models, Log Linear Models, Markov Properties, Decomposition, Hierarchical Modelsen_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectİstatistiktr_TR
dc.subjectStatisticsen_US
dc.titleKarma değişkenler için grafiksel modeller
dc.title.alternativeGraphical models for mixed variables
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentDiğer
dc.subject.ytmGaussian distribution
dc.subject.ytmGraphical models
dc.subject.ytmConditional independence
dc.subject.ytmHierarchical modelling
dc.identifier.yokid129917
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityGAZİ ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid126105
dc.description.pages100
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/embargoedAccess