Çok değişkenli verilerde ve regresyonda derinlik ölçüleri
Depth measures in multivariate date and regression
Yazar: BARIŞ ALTAYLIGİL
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ENİS SINIKSARAN
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2004
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Derinlik = Depth ; Regresyon analizi = Regression analysis ; Çok değişkenli analiz teknikleri = Multivariate analysis techniques ; Çok değişkenli istatistik = Multivariate statistic ; Çok değişkenli regresyon = Multivariate regression ; Çok değişkenli veriler = Multivariate data ; Çok değişkenli ölçümler = Multivariate measurements

Özet:
öz Çok değişkenli analizde kullanılmaya başlanan veri derinliği, bilgisayar bilimlerinin gelişmesiyle kendisini güncelleyen eski bir kavramdır. Gözlemleri, veri bulutunun merkezine yakınlığına göre sıralamak için kullanılan veri derinliği çok değişkenli betimsel istatistikten regresyon analizine kadar bir çok alanda kullanılmaktadır. İlk ortaya atıldığı yıllarda, iterasyonlara dayanan yöntemlerin altından el hesabıyla kalküamadığı için yaygınlaşamayan kavram, bugün çok değişkenli analizin normal dağılıma ve dayanıklı olmayan örnek ortalama ve kovaryansa dayanmasına karşılık, parametrik olmayan istatistiksel analizlerde yer edinmeye çalışmaktadır. Tez veri derinliği kavramına dayanan yeni yöntemlerin incelenmesinden ve uygulanmasından oluşmaktadır. ABSTRACT Data depth, which is used in multivariate analysis, is an old concept being updated based on the developments in computer sciences. Data depth which is used for ranking the observations according to closeness to the center of data cloud is also employed in a wide range of fields from multivariate descriptive statistics to regression analysis. As the long iterations that data depth based on couldn't be calculated manually; the concept couldn't promote itself at the beginning. But today, with the developments in the computer sciences, the concept wants to take place in the non parametric inference, as an alternative way to the multivariate analysis which is based on normal distribution and non-robust sample mean and covariance. The dissertation consists of examing and applying the new methods based on data depth. in

Abstract:
öz Çok değişkenli analizde kullanılmaya başlanan veri derinliği, bilgisayar bilimlerinin gelişmesiyle kendisini güncelleyen eski bir kavramdır. Gözlemleri, veri bulutunun merkezine yakınlığına göre sıralamak için kullanılan veri derinliği çok değişkenli betimsel istatistikten regresyon analizine kadar bir çok alanda kullanılmaktadır. İlk ortaya atıldığı yıllarda, iterasyonlara dayanan yöntemlerin altından el hesabıyla kalküamadığı için yaygınlaşamayan kavram, bugün çok değişkenli analizin normal dağılıma ve dayanıklı olmayan örnek ortalama ve kovaryansa dayanmasına karşılık, parametrik olmayan istatistiksel analizlerde yer edinmeye çalışmaktadır. Tez veri derinliği kavramına dayanan yeni yöntemlerin incelenmesinden ve uygulanmasından oluşmaktadır. ABSTRACT Data depth, which is used in multivariate analysis, is an old concept being updated based on the developments in computer sciences. Data depth which is used for ranking the observations according to closeness to the center of data cloud is also employed in a wide range of fields from multivariate descriptive statistics to regression analysis. As the long iterations that data depth based on couldn't be calculated manually; the concept couldn't promote itself at the beginning. But today, with the developments in the computer sciences, the concept wants to take place in the non parametric inference, as an alternative way to the multivariate analysis which is based on normal distribution and non-robust sample mean and covariance. The dissertation consists of examing and applying the new methods based on data depth. in