Eksik gözlemli tekrarlı ölçüm tasarımlarında veri analiz yöntemleri
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
EKSİK GÖZLEMLİ TEKRARLI ÖLÇÜM TASARIMLARINDA VERİ ANALİZ YÖNTEMLERİ (Yüksek Lisans Tezi) Meltem EKİZ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Kasım 1997 ÖZET Tekrarlı ölçümlerde ve zamana bağlı verilerde birimlerin bazılarının ilgili değişken bakımından bir yada birden fazla zaman noktalarında ölçülememeleri sıkça karşılaşılabilen bir durumdur. Bu çalışmada, `Eksik Gözlemli Birimler` olarak adlandırılan bu tür örnek birimlerinden alman veriyi, tamamen sınıflandırılmış veriye katarak hücre olasılıklarının tahmini üzerinde durulmuştur. Bu amaçla ilgili hipotez testlerinin yapılabilmesi için hem kısmen hem de tamamen sınıflandırılmış verinin kullanılmasına olanak veren Çoklu ve Tekli örnek Modelleri incelenmiş ve karşılaştırılmıştır. Son olarak, uygulamada yer alan veriden hareketle, Ağırlıklandırılmış En Küçük Kareler yönteminden faydalanarak Eksik Gözlemli Birimlerin veriye hariç ve dahil olduğu durumlar için ilgili tahmin edicilerde nasıl bir değişme olduğu incelenmiştir. Bilim Kodu : 406.02.01 Anahtar Kelimeler : Tekrarlı Ölçümler, En Çok Olabilirlik Fonksiyonu, Frekans Tabloları, Eksik Gözlemler, Ağırlıklandırılmış En Küçük Kareler Yöntemi, Tamamen ve Kısmen Sınıflandırılmış Veri Sayfa Adedi : 73 Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Hamza GAMGAM PROCESSES OF DATA ANALYSIS IN THE REPEATED MEASUREMENT DESIGNS WITH MISSING OBSERVATIONS (M. Sc. Thesis) Meltem EKİZ GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY November 1997 ABSTRACT In the repeated measurements and time-dependent data, it's frequently the case that some of the individuals couldn't have been measured on the concerned variable at one or more of the different time points. In this study; the data obtained from this kind of sample units, that are called `Missing observations`, were added to the fully-classified data in order to estimate the cell probabilities. Therefore, the Multiple and Single Sample Models that makes the related hypotheses testing possible are investigated and compared both on partially and fully classified data. At last, the differences on the related estimators have been investigated for the application data, on with or without missing observations trough the method Weighted Least Squares. Science Code : 406.02.01 Key Words : Repeated Measurements, Maximum Likelihood Function, Contingency Tables, Missing Observations, The Weighted Least Squares Method, Fully and Partially Classified Data Page Number : 73 Adviser : Assoc. Prof. Hamza GAMGAM
Collections