İstanbul ili konut satış/kira değer endeksleri mekansal otokorelasyon analizi
Spatial autocorrelation
Yazar: BÜŞRA KAVELOĞLU
Danışman: PROF. DR. ÜMİT IŞIKDAĞ
Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı / Mimari ve Kentsel Enformatik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry ; İstatistik = Statistics
Dizin: Birim değer endeksi = Unit value index ; Kira = Rent ; Otokorelasyon = Autocorrelation ; İstanbul = Istanbul

Özet:
Mekansal otokorelasyon, gözlemlerin benzerliği ve konumlar arası benzerlik olmak üzere iki tür bilgiyi karşılaştırmaktadır. Birbirine yakın gözlem değerleri benzer ise bir bütün olarak pozitif mekansal otokorelasyon deseni göstermektedirler. Mekansal otokorelasyon olmaması, gözlem değerleri arasında mekansal ilişki olmadığını ifade
etmektedir. Farklı coğrafi özelliklere sahip ilçe ya da mahallelerin genel olarak benzer özelliklere sahip olmaması, konumlarının dışında farklı özelliklerini de dikkate almayı önemli hale getirmektedir. Çalışma kapsamında sadece konumları değil konumların birbirlerine komşuluk ilişkileri, coğrafi verilerin içerdiği ve araştırmaya esas olabilecek verilerin konuma bağlı dağılımları da önem arz etmektedir. Kira ve satış değer endeksleri Endeksa.com sitesinden alınmıştır. İBB açık veri portalından ve Openstreetmap alınan verilerden mekansal otokorelasyon analizi yapılmıştır. Tüm veriler İstanbul ilçe ve mahalle coğrafi veriyleriyle ilişkilendirilmiştir. Araştırmada İstanbul ili konut kira ve satış değerlerinin ilçe ve mahalle ölçeğinde dağılışının kümelenmesi ya da dağılımı, değişkenlerin istatiksel olarak bir desen oluşturup oluşturmadığı mekânsal açıdan ele alınarak analiz edilmesi amaçlanmıştır. Açık kaynak olarak bulunan diğer verilerde ilçe ve mahalle verileriyle ilişkilendirilip Geoda yazılımında mekansal otokorelasyonları Global Moran I ve LISA ile test
edilmiştir. Moran I testlerinde kullanılan ağırlık matrisi, oluşturma yöntemlerine göre farklı yöntemler içermektedir. Analiz çalışmalarında ağırlık matrisi farklılıklarının sonuçlarının etkisi de irdelenmiştir.

Abstract:
Spatial autocorrelation compares two types of information: similarity of observations and similarity between locations. If the observation values close to each other are similar, they show a positive spatial autocorrelation pattern as a whole. The absence of spatial autocorrelation indicates that there is no spatial relationship between the observation values. The fact that districts or neighborhoods with different geographical characteristics do not generally have similar characteristics makes it important to consider their different characteristics apart from their locations. Which are important for the study other than the location are the location's correlation with other neighboring locations and location-based distribution of the data including geographical information and forming up the basis of the research. Rent and Sales value indices are taken from Endeksa.com. Poi data from Openstreetmap, IBB open data portal and TUIK statistics data portal Openstreetmap were analyzed by spatial autocorrelation. All data are associated with Istanbul district and neighborhood geographic data. In the research, it is aimed to analyze the clustering or distribution of the distribution
of residential rental and sales values in the province of Istanbul at the scale of district and neighborhood, whether the variables form a statistical pattern or not, by considering spatially. Other opensource data were associated with district and neighborhood data and their spatial autocorrelation was tested with Global Moran I and LISA in Geoda software. The weight matrix used in the Moran I tests includes different methods according to the creation methods. In the analysis studies, the effect of the weight matrix differences on the results was also examined.