Advanced Search

Show simple item record

dc.contributor.authorÖzel, Gamze
dc.contributor.authorAta, Nihal
dc.date.accessioned2014-08-06T14:05:14Z
dc.date.available2014-08-06T14:05:14Z
dc.date.issued2007-07
dc.identifier.citationÖZEL, G., ATA, N. (2011). Eksik gözlem değerlerine sahip OECD ülkelerinin bebek sağlığı ile ilgili analizinde yerine koyma yöntemlerinin kullanılması. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 8 (2), 218-233. ss.en_US
dc.identifier.issn1302-6739
dc.identifier.issn1308-6979
dc.identifier.urihttp://journal.dogus.edu.tr/index.php/duj/article/view/92
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11376/466
dc.description.abstractBirçok veri kümesinde bazı değişkenlere ait gözlem değerleri kayıt edilememektedir. Bu durumda genellikle eksik gözlemlerin bulunduğu değişkenler ihmal edilerek analiz yapılmaktadır. Ancak bu gözlemlerin çalışmadan çıkartılmaları bilgi kaybına neden olur ve çalışma yetersiz kalır. Varyans analizinde, çok etkenli deney düzenlerinde, örnekleme çalışmalarında ve çok değişkenli istatistiksel analiz gibi çeşitli alanlarda eksik gözlemler ile ilgili birçok çalışma yapılmıştır. Çok değişkenli istatistiksel analizde kullanılan ortalama ve regresyon yöntemini içeren yerine koyma (imputation) yöntemi bunlardan birisidir. Bu çalışmada, OECD'ye üye ülkelere ait eksik gözlemlerin tahmini için ortalama ve regresyon yöntemleri kullanılarak eksik gözlemlerin tahmin edilmesi, çok değişkenli istatistiksel yöntemler ile ülkelerin bebek sağlığına verdiği önem bakımından sınıflandırılması ve çok boyutlu uzaydaki yerlerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Ayrıca Türkiye'nin OECD ülkeleri içindeki sıralamasına bağlı olarak elde edilen sonuçlar Türkiye için yorumlanmış ve Türkiye'nin OECD ülkeleri içindeki yeri belirlenmiştir.en_US
dc.description.abstractIn many data sets some value of variables cannot be recorded. In these cases, the analysis is carried on by ignoring the variables which have missing observations but if these observations are important for the research; their extraction causes the loss of information. There are many studies about missing data in factorial designs, ANOVA, sampling survey studies and multivariate analysis, etc. In this paper we used mean imputation and regression imputation methods to estimate missing observations of countries which are the members of OECD. Then by using multivariate statistical methods, classification of countries according to their attention level of infant health and determination of their location in multidimensional space are aimed. Also, depending on the arrangement of Turkey in OECD countries, results are interpreted for Turkey and determined its place in OECD countries.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherDoğuş Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectEksik Gözlemen_US
dc.subjectOrtalama Yöntemien_US
dc.subjectRegresyon Yöntemien_US
dc.subjectÇok Değişkenli İstatistiksel Yöntemleren_US
dc.subjectBebek Sağlığıen_US
dc.subjectMissing Observationen_US
dc.subjectMean Imputationen_US
dc.subjectRegression Imputationen_US
dc.subjectMultivariate Statistical Methoden_US
dc.subjectInfant Healthen_US
dc.titleEksik gözlem değerlerine sahip OECD ülkelerinin bebek sağlığı ile ilgili analizinde yerine koyma yöntemlerinin kullanılmasıen_US
dc.title.alternativeUsing imputation methods in the analysis of infant health importance for OECD countries which have missing observationsen_US
dc.typearticleen_US
dc.relation.journalDoğuş Üniversitesi Dergisien_US
dc.identifier.volume8en_US
dc.identifier.issue2en_US
dc.identifier.startpage218en_US
dc.identifier.endpage233en_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarıen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record