Search

Since the observation values in (spatial) areal data, which is one of the spatial data types, change depending on the space, spatial autocorrelation occurs between the observation values. In spatial models, in order for the spatial information to be included in the model, the neighborhood matrix, which defines the relations of the areas, must be created. For this reason, the use of models that take into account spatial autocorrelation has become widespread in recent years. Generalized Linear Models (GLM) are insufficient in modeling spatial autocorrelation. There is no previous study which has been done on modeling earthquake data with the Conditional Autoregressive Bayes (CARBayes) model. Therefore, in this study, the use of CARBayes model has been proposed by using the number of earthquakes occurred in Turkey in 2016. The CARBayes model is in the form of the Generalized Linear Spatial Model (GLSM). In the data set, “provinces” are taken as the spatial unit and administrative division boundaries are taken into account while creating neighborhood matrices. As a result of the permutation test established on the created neighborhood matrix, a spatial relationship is found in the earthquake numbers. Therefore, for the relationship between the number of earthquakes and the average earthquake size, the spatial information in GLSM is added to the model as a random effect with the help of the neighborhood matrix. Thus, the autocorrelation problem in residuals was solved and the predicted values were obtained. A risk value was calculated by using the estimated values and risky provinces were determined by mapping., Mekânsal veri türlerinden birisi olan alansal verilerde gözlem değerleri mekâna bağlı olarak değiştiği için gözlem değerleri arasında mekânsal otokorelasyon ortaya çıkar. Mekânsal modellerde mekân bilgisinin modele katılabilmesi için alanların ilişkilerini tanımlayan komşuluk matrisinin oluşturulması gerekir. Bu nedenle mekânsal otokorelasyonu dikkate alan modellerin kullanımı son yıllarda yaygınlaşmıştır. Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller (GDM), mekânsal otokorelasyonun modellenmesinde yetersiz kalmaktadır. Koşullu Otoregresif Bayes (CARBayes) modeli ile daha önceden deprem verilerinin modellenmesi ile ilgili bir çalışma yapılmamıştır. Bu yüzden, bu çalışmada 2016 yılında Türkiye’de meydana gelen deprem sayıları kullanılarak CARBayes modelinin kullanımı önerilmiştir. CARBayes modeli Genelleştirilmiş Doğrusal Mekânsal Model (GDMM) formundadır. Verilerde alansal birim olarak “iller” alınmış ve komşuluk matrisleri oluşturulurken idari bölünüş sınırları dikkate alınmıştır. Oluşturulan komşuluk matrisi üzerinden kurulan permütasyon testi sonucunda deprem sayılarında mekânsal ilişki çıkmıştır. Bu yüzden, deprem sayıları ile ortalama deprem büyüklüğü arasındaki ilişki için GDMM’de mekân bilgisi komşuluk matrisi yardımı ile rastgele etki olarak modele eklenmiştir. Böylece artıklardaki otokorelasyon problemi çözülmüş ve tahmin değerleri elde edilmiştir. Tahmin değerlerinden yararlanılarak bir risk değeri hesaplanmış ve haritalandırma aracılığıyla riskli iller belirlenmiştir.

Bayesçi yaklaşım, klasik istatistik yaklaşımının aksine önsel dağılım bilgisi yardımı ile sonsal dağılımı tahmin eden bir yöntemdir. BANOVA gibi yöntemlerde p-değeri yerine farklı Bayesçi kriterlere göre yokluk hipotezi için karar verilir. BANOVA modelinde sadece genel ortalama terimin mi yer alacağı ya da deneme etkisinin yer aldığı model mi geçerlidir araştırmasında, Bayesçi faktör (BF)’e bakılarak yokluk hipotezi ile seçenek hipotezi karşılaştırılarak hangisi için daha güçlü bir kanıt varsa ona göre karar verilir. BF ile verilen bu karar aşaması deneme etkisinin anlamlı olup olmadığına dair elimizde ne kadar güçlü bir kanıt olup olmadığını ortaya koyan ANOVA’dan daha detaylı bir çıkarsamadır. Bu çalışmada Çevre ve Şehircilik Bakanlığı Ulusal Hava Kalitesi İzleme Sisteminden alınan Ocak-Aralık 2018 dönemine ait Ankara iline ait sekiz istasyondan alınmış PM10, PM2,5 ve SO2 değerlerine göre istasyonlar arası farklılık BANOVA ile analiz edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır., Bayesian approach is a posterior prediction method via a priori distribution knowledge on the contrary to classical methods. In the methods like BANOVA, Bayesian criteria are employed for the null hypothesis instead of the p-value. The question of whether only the overall mean term will represent the ANOVA model or whether the treatment effect will be added is answered with the Bayesian (BF). According to the BF, the null hypothesis is compared to the alternative hypothesis, and which model has stronger evidence is given accordingly. This decision step with the BF, which reveals how strong evidence we have about whether the treatment effect is significant or not, is a more detailed inference than classical ANOVA. In this study, the BANOVA method is applied to PM10, PM2,5, and SO2 data from eight stations of the province of Ankara for the period January-December 2018, taken from the National Air Quality Monitoring System of the Ministry of Environment and Urbanization. Whether there is any difference between stations is analyzed and conclusions are made.

Countries have implemented their own policies during the Covid-19 pandemic process. The aim of this study is to examine the risk of democratic decline as a result of the preventive policies implemented by countries after increasing cases and death rates as well as the rate of virus spread and case fatality rates in the countries. This paper is the first to analyze countries’ virus spread and case fatality rates together with their risk values of democratic decline. Data sets from a total of 148 countries can be accessible from publicly available sources. The variables related to the pandemic process management of the selected countries are taken as the government Covid-19 response stringency index and risk of democratic decline. Three-way contingency tables are generated with coronavirus effective reproduction number and the death rate from Covid-19 positive variables. Homogeneous Uniform Association model, which is a special case of the log-linear model with ordinal variables, is used for the contingency tables arranged from the raw data. As a result of this study, making preventive policies more likely to be tightened causes to reduce coronavirus spread rate. In this case, it will make tightening of preventive policies more likely in the countries and the likelihood of loosening of tight policies in the countries will increase as the death rate falls below the average., Covid-19 pandemi sürecinde ülkeler kendilerine özgü politikalar uygulamışlardır. Artan vakaların ve ölüm oranlarının ardından ülkelerin uyguladıkları pandemi önleyici politikalar sonucunda ortaya çıkan demokratik gerileme risk düzeyinin yanı sıra, ülkelerdeki virüs yayılım hızını ve vaka ölüm oranlarını incelemek bu çalışmanın amacını oluşturmaktadır. Önceki çalışmalardan farklı olarak, ülkelerin pandemi demokratik risk düzeyleri hesaplanarak, virüs yayılım hızı ve vaka ölüm oranları birlikte ilk defa incelenmiştir. Veriler, toplam 148 ülkenin kamuya açık kaynaklarından elde edilmiştir. Ülkelerin pandemi önleyici politikalarına ve demokratik gerileme risk düzeylerine göre virüs yayılma hızının ve Covid-19 pozitiften ölüm oranlarının incelenmesi amacıyla düzenlenen iki tane üç boyutlu olumsallık tablosu logaritmik doğrusal modellerin özel bir durumu olan Homojen Tekdüze İlişki modeli ile analiz edilmiştir. Homojen Tekdüze İlişki modelinde virüs yayılma hızı ve vaka ölüm oranları dikkate alınarak, ülkelerin pandemi önleyici politikaları ve demokratik gerileme risk düzeyleri karşılaştırılmıştır. Pandemi önleyici politika sıkılaştıkça, Covid-19 koronavirüsünün yayılım hızı azalmaktadır. Bu durum önleyici politikaların sıkılaşmasını daha olası kılacak ve ölüm oranının ortalama altına düşmesiyle birlikte ülkelerdeki sıkı politikaların gevşeme olasılığı artacaktır.

Response surface model (RSM) is used to detect the variable values that make the response variable maximum or minimum. Besides, the effect of exploratory variables on the response variable is determined. Thus, this method can be referred as a combination of regression analysis and optimization. RSM is mostly used in many fields such as industry and chemistry. However, it has limited application in the field of health. The upper limb performance assessment is a two-stage assessment of upper limb contributions to task performance. In this study, the upper limb performance of chronic neck pain patients is examined on 63 patients. The upper extremity functional index (UEFI-20) identifying the performance of upper limb is assigned as response variable. Input variables are taken as the variables related the pain-rating scales of patients at rest or in activity. The central composite model is implemented to estimate the model. The artificial neural network (ANN) approach is also applied to upper limb performance data. The mean absolute error, correlation coefficients, standard error of prediction are obtained from evaluating the experimental and predicted values of both models. The comparative analysis for both models is made on the prediction accuracy., Yanıt yüzey modeli (YYM), yanıt değişkenini maksimum veya minimum yapan değişken değerleri tespit etmek için kullanılır. Ayrıca, açıklayıcı değişkenlerin cevap değişkeni üzerindeki etkisi belirlenir. Dolayısıyla, bu yöntem, regresyon analizi ve optimizasyonun bir kombinasyonu olarak adlandırılabilir. YYM, çoğunlukla sanayi ve kimya gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Ancak, sağlık alanında sınırlı bir uygulamaya sahiptir. Üst ekstremite performans değerlendirmesi, üst ekstremite ve onun görev performansı olarak iki aşamalı bir değerlendirmedir. Bu çalışmada, kronik boyun ağrılı hastaların üst ekstremite performansı 63 hastada incelenmiştir. Üst ekstremitenin performansını tanımlayan üst ekstremite fonksiyonel indeksi(UEFI-20) cevap değişkeni olarak belirlenmiştir. Girdi değişkenleri, istirahatte veya etkin durumdaki hastaların ağrı derecelendirme ölçekleriyle ilgili değişkenler olarak alınmıştır. Merkezi kompozit model, modeli tahmin etmek için uygulanmıştır. Yapay Sinir Ağı yaklaşımı da üst ekstremite performans verilerine uygulanmıştır. Hata kareler ortalaması, korelasyon katsayıları, standart hatası, her iki modelin de deneysel ve öngörülen değerleri değerlendirilerek elde edilmiştir. Her iki model için karşılaştırmalı analiz, tahminlerin doğrulukları üzerinden yapılmıştır.

Lojistik Büyüme ve Üstel Büyüme modelleri çeşitli durumlarda kullanılabilen matematiksel birer fonksiyondur. Üstel Büyüme modelleri, durdurulamaz bir enfeksiyon büyümesini ifade ederek salgınların başlangıç dönemleri için bu büyümeye yeterli bir yaklaşım sağlayabilen bir yöntem iken Lojistik Büyüme modelleri, başlangıç döneminde büyümenin arttığı daha sonra maksimuma yaklaştıkça azalan büyümenin modellenmesinde karşımıza çıkan bir yöntemdir. Enfeksiyon salgınlarının büyümesinde, bu maksimum sınır dünyadaki toplam insan sayısı olacaktır, çünkü herkes hasta olduğunda büyüme mutlaka azalacaktır. Bu sebeple, son zamanlarda büyük bir hızla tüm dünyayı etkileyen COVID-19 salgın verilerinin modellenmesinde de bu yöntemler sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada amaç, Türkiye’de 11 Mart 2020 – 19 Mayıs 2020 tarihleri arasında ortaya çıkan ve onaylanmış COVID-19 vakalarının toplam sayılarına ilişkin büyümeyi tanımlayan bir matematiksel model oluşturmaktır. Bu bağlamda, belirtilen tarihlerde Türkiye’de ortaya çıkan COVID-19 toplam vaka sayılarını kullanarak Lojistik Büyüme, Lojistik ve Üstel Büyüme modelleri oluşturulmuştur. Ayrıca, oluşturulan bu modeller ile vaka sayılarının seyrini öngörme yeteneğini de gözlemlemek hedeflenmiştir. Modelleme çalışmasına ilişkin çözümlemeler Python programlama dilinde yer alan bazı fonksiyonlar ile gerçekleştirilerek çıkan sonuçlar yorumlanmıştır., Exponential Growth Model is a method that can provide an adequate approach to this growth for the beginning periods of outbreaks by expressing an unstoppable infection growth, while Logistics Growth Model is a method that appears in the modeling of the growth that decreases as the growth increases in the initial period and then approaches the maximum. In the growth of infectious outbreaks, this maximum limit will be the total number of people in the world, because growth will certainly decrease when everyone is ill. For this reason, it is also frequently used in the modeling of COVID-19 data, which has recently affected the whole world with great speed. The purpose of this study is to create a statistical model that describes the growth in total number of COVID-19 confirmed cases which occurred the dates between March 11 and May 19, 2020 in Turkey. In this context, Logistic Growth and Exponential Growth models were created to analyze the total number of COVID-19 confirmed cases between the dates mentioned above. In addition to these models, another model called as Logistic Model, which is similar to the Logistics Growth Model and is used frequently in modeling population growth, is also used. With these models, it is also aimed to observe the ability to predict the course of the number of cases. Analyzes related to the modeling study were carried out using some functions in the Python programming language and the results were interpreted.

In this study, the measures representing the departure from MH model is introduced for square contingency tables and standard errors of these measures is calculated. These measures lies between (-1,1) and represent the departure degree from MH model. Three real data sets are used as the illustrative examples. While the measures of departure are calculated for each category, the categories causing the departure from the MH model can be obtained and interpreted.

The aim ofthis study is to investigate the effect of the status of being a home team onthe basketball competition results in Turkish Basketball Super League by usingBradley-Terry model. Bradley-Terry model is a probability model that cananalyze all pairwise comparisons and estimates the probability that thespecific team is the winner in any sport competition. The main feature of thismodel is that it can be used for the analysis of competitions which are notended in a draw. Recently, it has beenfrequently used especially to calculate the home advantage of team. The resultsof the competitions between men’s basketball teams of Beşiktaş Gymnasium Club,Anadolu Efes, Fenerbahçe, Galatasaray, Türk Telekom and Karşıyaka Sports Clubsin the Turkey Basketball Super League over 25 seasons between 1991-2016 wereanalyzed in this study. The data used in the study was obtained from theofficial website of Turkish Basketball League (TBL). The data was interpretedby both analyzing Bradley-Terry model and calculating frequency and percentagevalues in SAS 9.4 program. In total of 750 competitions between 6 teams, theteam having the highest number of winnings is Anadolu Efes. On the other hand, AnadoluEfes and Türk Telekom are teams having the highest (82%) and lowest (50%)percentages, respectively, in terms of winning numbers for all competitionswhere they are home teams. In this study, in addition to calculate the winningprobabilities of teams over all competition results, comments were also made bytaking into account the home advantage of teams. It was concluded that thestatus of a home team has a significant effect of being the winner of the basketballcompetition. The probability of winning of the home team in Turkish Basketball SuperLeague was found to be 63% by Bradley-Terry model., Buçalışmanın amacı, Türkiye Basketbol Süper Ligi’nde ev sahibi olmanın takımlarınmüsabakaları galibiyetle sonuçlandırmasındaki etkisini Bradley-Terry modeli ilearaştırmaktır. Bradley-Terry modeli, eşleştirilmiş takımların tüm ikilikarşılaştırmalarını analiz eden bir olasılık modelidir ve herhangi bir spormüsabakasında takımların kazanma olasılıklarını hesaplar. Bu modelin özelliği,eşitlik durumunun söz konusu olmadığı durumlarda kullanılmasıdır. Son yıllarda,spor müsabakasında özellikle ev sahibi takımın deplasman takıma avantajınıhesaplamak amacıyla sık kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye Basketbol SüperLigi’nde 1991-2016 yılları arasında toplam 25 normal sezon etkinliklerinde BeşiktaşJimnastik Kulübü’nü, Anadolu Efes, Fenerbahçe, Galatasaray, Türk Telekom veKarşıyaka Spor Kulüplerini temsil eden erkek basketbol takımları arasında oynananmüsabakaların sonuçları incelenmiştir. Araştırma verileri Türkiye BasketbolLigi (TBL) resmi internet sitesinden elde edilmiştir. Veriler SAS 9.4programında Bradley-Terry modelinin yanı sıra frekans ve yüzde değerlerihesaplanarak da yorumlanmıştır. 6 takım arasında oynanan toplam 750 maçta, enfazla kazanma sayısına sahip olan takım Anadolu Efes’tir. Diğer taraftan, evsahibi durumunda oynanan tüm maçlarda kazanma sayıları bakımından Anadolu Efesen yüksek yüzdeye (%82) ve Türk Telekom en düşük yüzdeye (%50) sahip olantakımdır. Bu çalışmada, takımların kazanma olasılıklarının tüm müsabakasonuçları üzerinden hesaplanmasının yanısıra, ev sahibi olma avantajı dikkatealınarak da yorumlar yapılmıştır. Çalışmanın sonucunda, TBL’de ev sahibi olmanıntakımın basketbol müsabakasını galibiyetle sonuçlandırmasında önemli bir etkisiolduğu belirlenmiştir. TBL’de ev sahibi takımın kazanma olasılığı Bradley-Terrymodeline göre %63 olarak bulunmuştur.

Bu çalışmanın amacı, aile bireyleri arasındaki ailesel yakınlıkları sınıf-içi ve sınıflar-arası korelasyon katsayılarını kullanarak ölçmektir. Bu korelasyon katsayıları ağırlık, kan basıncı, yaş veya kolesterol düzeyi gibi bazı belli özelliklere bağlı olarak aile bireyleri arasındaki benzerlik derecesinin tahmininde önemli bir rol oynamaktadırlar. Temel olarak bu korelasyonlar Pearson tipi korelasyonlardır, ancak genetik çalışmalarda ilişkinin derecesi, tahmin edicilere uygun ağırlık değerleri atayarak yansıtılmaktadır. Çalışmada GAW19 verisi kullanılarak, farklı akraba çiftlerindeki ailesel yakınlıklar, uzun süreli kan basıncı ölçümlerine bağlı olarak sınıf-içi ve sınıflar-arası korelasyon katsayıları ile analiz edilmişlerdir. Çalışma kapsamından incelenen eşleşmeler arasından, anne-kız alt grup eşleşmesinde agregasyon varlığı tespit edilirken, anne tarafından üvey erkek kardeşler arasında ailesel agregasyona ilişkin bir kanıt bulunamamıştır, The objective of this study is to measure the familial relatedness among the family members by using intra and interclass correlation coefficients. These correlation coefficients play an important role in estimating the degree of resemblance among family members with respect to the some characteristics, such as weight, blood pressure, age or cholesterol level. Basically, these correlations are Pearson type correlations, however in genetic studies, the degree of relationship is integrated to the estimators by assigning appropriate weights. In this study, by using GAW19 data, the familial relatedness between different relative pairs is analyzed via intra-class and inter-class correlations depending on the longitudinal blood pressure measurements. Among the analyzed matches, for the mother-daughter subtype pair the existence of aggregation is detected while there is no evidence of familial aggregation between maternal bothers.

Bu çalışmanın amacı, farklı boyutlardaki çok sayıda genel tam faktöriyel tasarımlar için örneklem büyüklüğü ve güç hesaplamalarıni yaparak, deney tasarımını kurmadan önce gereğinden fazla veri toplamanın neden olduğu kaynak israfını önlemektir. Bu hesaplamaların faktörlerin düzey sayısı, analizde kullanılan modeldeki ana etkilerin ortalamaları ve standart sapma gibi birçok faktöre dayalı olduğu görülmüştür., The aim of this study is to calculate sample size and power for several varieties of general full factorial designs, in order to help researchers to avoid the waste of resources by collecting surplus data before designing experiments. It was found out that the calculations were significantly affected by many factors in full factorial experimental designs, such as number of levels for each factor, number of replications, maximum difference between main effect means and standard deviation.

Consumer confidence index is an indicator used to measure consumer confidence based on the degree of optimism on economy. Basically. it is a measure that reveals how optimistic or pessimistic consumers are with respect to the economy in the near future. The consumer confidence index calculated from the survey results can take value between 0-200. Consumer confidence indexgreater than 100 indicates an optimistic outlook for consumer confidence. Consumer confidence index is smaller than 100 represents the worst case. In this paper. consumer confidence index data are collected for the periods 2004-2012 from Central Bank of Turkey and analyzed using repeated measures analysis to investigate whether there is a trend throughout the years

The Human Development Index is a measure of development index calculated from life expectancy, literacy, education and standards of living. In this paper, Human Development Index data of European Union are collected for periods 1980-2013, and analyzed using Generalized Estimating Equations to investigate whether there is a trend through the years. Generalized Estimating Equations method is often employed to analyze longitudinal and other correlated response data does not require any multivariate distribution assumption

Rayleigh dağılımı genellikle rüzgar hızı, enerji, fizik ve yaşam zamanı çözümlemelerinde kullanılır. Bu çalışmada bu dağılım ve diğer dağılımlar ile ilişkisi incelenmiştir. Rayleigh dağılımının yüzdelik fonksiyonu çıkarsanmıştır. Bazı koşullar altında kitle ve örneklem yüzdelikleri hesaplanmıştır.

The response surface methodology that has limited applications in the health area is used for the optimization of processes and products. In this study this methodology is used to determine patient satisfaction in health institutions. Explanatory variables identifying the general satisfaction with hospital care variable are determined and the general satisfaction with hospital care response variable is estimated by selecting the optimal design. Answers of 234 questionnaires from The Ministry of Health of Turkey Secondary and tertiary health care outpatient satisfaction survey are used. The Ministry of Health the target value 70% for the overall satisfaction from public hospitals by 2014 is assigned the variables to attain. Satisfaction from the appointment system, doctor and hospital staff should be increased as much as possible. Patient satisfaction which is an important factor in determining the quality of health care is described using the response surface methodology. The satisfaction from the appointment system, physician, laboratory and imaging examinations and hospital staff affects the general satisfaction with hospital care. These variables must be evaluated in order to increase the satisfaction. Also increasing the quality of health care services increases patient satisfaction, as well., Yanıt yüzeyi metodolojisi süreçlerin ve ürünlerin optimizasyonunda kullanılır ve sağlık alanında kısıtlı uygulama alanına sahiptir. Bu çalışmada yanıt yüzeyi yöntemi sağlık kurumlarında hasta memnuniyetini belirlemek amacıyla kullanılmıştır. Hastane hizmetlerinden genel memnuniyet değişkenini açıklayan bağımsız değişkenler belirlenmiş ve optimal tasarım seçilerek hastane hizmetlerinden genel memnuniyet yanıt değişkeni tahmin edilmiştir. T.C. Sağlık Bakanlığı ikinci ve üçüncü basamak sağlık kurumlarında ayaktan hasta memnuniyet anketi verilerinden yararlanılmıştır. T.C. Sağlık Bakanlığı’nın 2014 yılı devlet hastanelerinden genel memnuniyet hedef değeri %70’e ulaşmayı sağlayan değişken değerleri saptanmıştır. Randevu sistemi, doktor ve hastane personelinden memnuniyetin mümkün olduğunca arttırılması gerekmektedir. Sağlık hizmetlerinin kalitesinin belirlenmesinde önemli bir unsur olan hasta memnuniyeti yanıt yüzeyi yöntemi ile açıklanmıştır. Randevu sisteminden, doktordan, laboratuvar ve görüntüleme tetkiklerinden memnuniyet ve hastane personelinden memnuniyet genel memnuniyete etki etmektedir. Memnuniyetin arttırılması için bu değişkenler dikkate alınmalıdır. Sağlık hizmetlerinin kalitesinin arttırılması hasta memnuniyetinin de artmasını sağlamaktadır.

Internal native migration existing in Turkey due to various reasons bring about social cultural and economic problems Therefore revealing the factors that lead to internal migration will contribute to the solution of the problem The aim of this study is to set a model over some socio economic indicators using the net migration rates in 81 provinces by the year 2009 and to explore the factors that have impact on net migration Net migration rates and socio economic indicators of 81 provinces by the year 2009 were obtained Ordinal regression analysis was conducted by taking net migration rate as the dependent variable and socio economic indicators as independent variables which explain the dependent variable Cumulative probabilities were calculated and interpreted over the model The model established between the net migration rate and the socio economic variables was found to be statistically significant Some of the variables that contribute the model the most were found to be the annual population growth the number of tractors per ten thousand people and the ratio of literate population Whereas Ardahan Mardin Tunceli Muş and Kars were the provinces with the highest outgoing migration in 2009; Çankırı was the highest migrated province It can be stated that population structure of the provinces and the restricted agricultural opportunities have substantial effect on migration Keywords: Net migration rate socio economic indicator ordinal regression, Türkiye’de çeşitli nedenlerden dolayı yaşanan iç göç sosyal kültürel ekonomik sorunları beraberinde getirmektedir Bu nedenle iç göçe sebep olan faktörlerin ortaya çıkarılması sorunun çözümüne katkıda bulunacaktır Bu çalışmada amaç 2009 yılına ait 81 ilin net göç oranları kullanarak bazı sosyo ekonomik göstergeler üzerinden istatistiksel bir model kurmak ve net göç üzerinde etkili olan faktörleri ortaya çıkarmaktır 2009 yılı için 81 ile ait net göç hızı ve sosyo ekonomik göstergeler elde edilmiştir Net göç hızı bağımlı değişken ve bunu açıklayan sosyo ekonomik göstergeler bağımsız değişken alınarak sıralı regresyon modeli ile analiz yapılmıştır Bu model üzerinden birikimli olasılıklar hesaplanarak yorumlanmıştır Net göç hızı ile bu değişkeni açıklayan sosyo ekonomik değişkenler arasında kurulan model istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur Modele katkısı en çok olan değişkenlerden bazıları yıllık nüfus artışı on bin kişi başına düşen traktör sayısı ve okur yazar nüfus oranı olarak elde edilmiştir 2009 yılı için en çok göç veren iller Ardahan Mardin Tunceli Muş ve Kars iken en çok göç alan il Çankırı olmuştur Göç olgusu üzerinde illerin sahip olduğu kısıtlı tarımsal imkanlar ve nüfus yapısının etkili olduğu söylenebilir Anahtar Sözcükler : Net göç hızı sosyo ekonomik gösterge sıralı regresyon Detection Of Internal Migration Factors In Turkey Utilizing Ordinal Regression

Konjoint Analizi (KA), çok düzeyli bağımlı değişken modellemesi için ilk geliştirilen yöntemlerden bir tanesidir. Diğeri ise Kesikli Seçim Modelleri (KSM) ailesine dahil olan ve olasılıksal modelleme esasına dayalı olmasından dolayı da yaygın olarak kullanılan Koşullu Lojit Model (KLM) (Conditional Lojit Model)’dir. KA ve KLM aynı amaca yönelik olarak kullanılsalar da, uygulanabilirlik, sonuçların güvenilirliği ve yorum bakımından birbirlerine göre üstünlük ve eksikliklerinin olduğu düşünülmektedir. Bu çalışmanın birinci amacı, KA ve KLM’nin uygulama adımları ve sonuçların yorumları hakkında bilgi vermek, ayrıca aynı veri kümesine uygulanan alternatif iki modelden elde edilen sonuçları karşılaştırmaktır. Çalışmanın ikinci amacı ise Başkent Üniversitesi öğrencilerinin ücretli yüksek lisans programı tercihinde en fazla dikkat ettikleri özellikleri KA ile özelliklerin ortaya çıkma olasılıklarını ise KLM ile modellemektir. Sonuçlar incelendiğinde, KA ve KLM’den elde edilen sonuçların farklılık gösterdiği gözlenmiştir. Bu sonuç, uygulamalarda kullanılan analizlerin seçiminin önemini ortaya çıkarmaktadır. Conjoint Analysis (CA) is one of the first developed techniques for the multilevel dependent variable modelling. The other is the Conditional Logit Model (CLM) which is included in the family of Discrete Choice Models (DCM) and widely used due to its probabilistic modelling principle. Even though CA and DCM are used for the same objective, it is thought that there are superiorities and deficiencies of both methods in terms of the applicability, reliability of the results and interpretability. The first aim of this study is to give information about the application steps of CA and CLM and interpretation in addition to the comparison of the results obtained from two alternative models applied to the same data set. The second aim of the study is to model the maximal characteristics that the students of Başkent University are considered in the preference of the paid master programming by CA whereas probabilities of observing of them by CLM. When the results are examined, it is observed that the results obtained from CA and CLM differ from each other. This result reveals the importance of the analyses used in applications.

Rayleigh distribution is often used in wind speed, energy, physics, communication and lifetime analysis. This distribution and it's relation to other distribution is discussed in this paper. Quantile function of Rayleigh distribution is derived. Population and sample quantiles are calculated under certain conditions.

This paper compares two methods involving the uniform associationmodel and the quasi-independence model. These models can be de-scribed in terms of the association parameters for the analysis of trian-gular contingency tables having ordered categories. A simulation studybased on 30,000 random triangular tables was performed for this com-parison. Proportions of the rejected and accepted hypothesis underthese models were obtained. From the results of the simulation study,the behaviour of the association parameters was discussed with respectto their coefficient of variations. The homogeneity of the coefficients ofvariance was also tested.

If all cell counts $n_{ij}$ of a given $R\times C$ contingency table are positive,estimates of the expected frequencies mij can be found by applying anyregression estimator to the logarithm of the observed counts. If an $R\times C$table contains outlier(s), ordinary least squares estimates will be affectedby the outlier(s). Various authors have proposed several robust estimatorssensitive to outliers. In this study, robust estimators were applied to an $R\times C$contingency table with an outlier to obtain the robust parameter estimatesinstead of the maximum likelihood (ML) estimates, and the results werediscussed.

IV ÖZET Tamamlanmamış tabloların özel bir durumu olarak ortaya çıkan üçgensel tablolar için en uygun çözümleme yöntemini belirlemek amacıyla bu çalışma yapılmıştır. Alttablolara ayırarak başlatılan üçgensel tablo çözümleme yöntemleri, olasılıksal yaklaşım, yan-bağımsızlık, tekdüze ilişki ve Sarkar yöntemidir. Yöntemlerden bazılarını karşılaştırmak için yapılan benzetim çalışmasında denek sayısı 100, 250, 500 ve 1000 alınarak, boyut sayısı 4, 5, 6, 7, 8 olan üst- sağ üçgensel tablolar türetilmiştir. Tekrar sayısı 500 alınarak türetilen 30000 üst-sağ üçgensel tablosunda yan- bağımsızlık, tekdüze ilişki ve Sarkar yöntemleri karşılaştırılmıştır. Tekdüze ilişki modelinden elde edilen P ilişki parametresi ile Sarkar yönteminden elde edilen ti` parametresi arasında ilişki olduğu bulunmuştur. Yan bağımsızlık varsayımı altında, en küçük hata kareler ortalaması nx parametresi için elde edilmiştir. Yinelemeli işlemler gerektiren yan-bağımsızlık, tekdüze ilişki yöntemleri yerine Sarkar yönteminin üçgensel tablo çözümlemesinde en uygun yöntem olduğu belirlenmiştir. Yazılan makro program yardımıyla S AS 6.12' de yan-bağımsızlık ve tekdüze ilişki çözümleri gerçekleştirilmiştir. Program yazımı aşamasında, yapısal sıfırların veri girişine çözüm getirilmiştir. Sarkar yöntemi, Borland Delphi 5.0 programlama dilinde yazılan program ile çözümlenmiştir. ABSTRACT The objective of this thesis is to investigate the most appropriate analysis method for triangular contingency tables that arise as a special case of incomplete contingency tables. The first triangular contingency table analysis method is subtable separation approach, which is followed by other methods such as stochastic approach, quasi- independence, uniform association, and Sarkar method. To compare some of the methods, simulation study is performed, taken random samples of n=100,250,500,1000 observations. The upper-right triangular contingency tables of dimensions R:4,5,6,7,8 are derived. A number of 30,000 upper- right triangular contingency tables are derived using 500 replications, and quasi- independence, uniform association, and Sarkar methods are compared. It is found that the association parameter p obtained from uniform association model and the parameter t^ obtained from Sarkar method are correlated. The minimum mean squared error is found for the parameter t^ under the quasi- independence assumption. It is determined that Sarkar method is the most proper method for the analysis of triangular contingency tables instead of quasi- independence, and uniform association methods that require excessive number of iterations. Quasi-independence, and uniform association methods are implemented through a program developed using S AS 6.12 macros. The problem with the definition of structural zeros is resolved during the development of the program. Another program is developed in Borland Delphi 5.0 programming language for the implementation of Sarkar method. 97