Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Uludağ Üniversitesi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: GÜLSER ÇALIŞKAN
Danışman: GÜVEN ÖZKAYA
Özet:Çalışmalarda kullanılan alet, cihaz ya da araçlar bazı durumlarda belirli bir eşik değerin altındaki sonuçları ölçemez. Bu tür verilere tespit edilemeyen veriler denir. Yapılan çalışmalarda istatistiksel analizler için veri setlerinin eksiksiz olması büyük önem taşımaktadır. Bu nedenle tespit edilemeyen verilerin tahmininde kullanılan bazı yöntemlerden bazıları yerine değer atama, sıralı istatistiklerin regresyonu, çoklu değer atama, Tobit regresyon ve tespit edilemeyen veri regresyonudur. Bu yöntemlerin karşılaştırılmasında farklı tespit edilemeyen veri oranı ve örneklem büyüklüklerine göre simülasyon senaryoları oluşturulmuştur. Simülasyon sonucunda. farklı R2 değerlerine sahip her bir yöntem için örneklem büyükleri değiştikçe yöntemlerin hata kareler ortalaması köklerinin değişmediği görülmüştür. Karşılaştırdığımız yöntemler farklı R2 değerlerinde incelendiğinde; R2'nin 0,90 ve 0,70 olduğu durumlarda çoklu değer atama, alt sınır atanması ve Tobit regresyon yöntemlerinde hata kareler ortalaması köklerinin sırasıyla diğer yöntemlere göre daha düşük olduğu görülmüştür. Düşük açıklayıcılık katsayısı ve tespit edilemeyen veri oranı için testpi edilemeyen veri regresyonu alternatif bir yöntemdir.