Grafiksel modeller ve intihar istatistiklerine uygulanması

Abstract

GRAFİKSEL MODELLER VE İNTİHAR İSTATİSTİKLERİNE UYGULANMASI Işıl Tunacan Hacettepe Üniversitesi, İstatistik Bölümü, İstatistik Anabilim Dalı OZ Bu çalışmada; son yıllarda bir çok araştırmacı tarafından istatistiksel Fizik, Genetik, Davranış Bilimleri, Sosyal Bilimler ve Ekonomi alanlarında kullanılan çok değişkenli istatistiksel model oluşturma tekniklerinden biri olan Grafiksel Modelleme tanıtılmıştır. Grafiksel Modelleme, değişkenler arasındaki ilişkileri bağımsızlık grafiği ile gösteren istatistiksel bir yöntemdir. Bu grafikten yararlanarak ilişkilerin yapısı daha kolay incelenebilmekte ve yorumlanabilmektedir. Grafiksel Modellemedeki temel tanım ve kavramları içeren grafik teorisi ile koşullu bağımsızlığa ve Markov özelliklerine dayanan bağımsızlık grafikleri açıklanmaya çalışılmıştır. Ayrıca; Grafiksel Logaritmik Doğrusal Modeller, Grafiksel Kovaryans Seçimli Modeller ve Grafiksel Koşullu Gauss Zincir Modelleri tanıtılmıştır. Verilere en uygun modelin bulunmasında yararlanılan grafiksel model seçim teknikleri anlatılmıştır. Üç yıllık döneme (1997, 1998, 1999) ait intihar verileri için grafiksel logaritmik doğrusal modellemenin bir uygulaması gerçekleştirilmiştir. İleriye ve geriye doğru model seçim işlemleri uygulanarak en iyi model ve koşullu bağımsızlık grafiği elde edilmiştir. Ayrıca, cinsiyet bazında benzer analizler yapılarak çözümleme sonuçları yorumlanmaya çalışılmıştır. ANAHTAR SÖZCÜKLER: Grafiksel Modelleme, Koşullu Bağımsızlık Grafikleri, Markov Özellikleri, Grafiksel Modeller, Model Seçimi. Danışman: Yrd. Doç. Dr. Mehmet UYSAL, Hacettepe Üniversitesi, istatistik Bölümü, İstatistik Anabilim Dalı

GRAPHICAL MODELS AND THE APPLICATION OF SUICIDE STATISTICS Işıl Tunacan Hacettepe University, Department of Statistics, Statistics Section ABSTRACT In this study; Graphical Modelling that is one of the multivariate statistical modelling techniques and has recently used by a lot of researchers in Statistical Physics, Genetics, Behaviour Sciences, Social Sciences and Economics is introduced. Graphical Modelling is a statistical method that shows relationships between several variables by a independence graph. By using this graph, the structure of relations can easily examined and interpreted. Graph theory that consists of basic definitions and concepts in Graphical Modelling and independence graphs based on conditional independence and Markov properties are studied. Moreover; Graphical Loglinear Models, Graphical Covariance Selection Models and Graphical Conditional Gauss Chain Models are introduced. Graphical Model Selection Techniques that are used to find the most appropriate model for data are described. An application of suicide data in 3 years period (1997, 1998, 1999) for Graphical Loglinear Modelling has been carried out. Applying forward and backward model selection procedures, the best model and it's conditional independence graph were obtained. In addition, the data was analysed on sex basis and analysis results were interpreted. KEYWORDS: Graphical Modelling, Conditional Independence Graphs, Markov Properties, Graphical Models, Model Selection. Advisor: Asst. Prof. Dr. Mehmet UYSAL, Hacettepe University, Department of Statistics, Statistics Section