Intuitionistic bulanık veriler ile hipotez testleri için bir yaklaşım
An approach to fuzzy hypothesis testing with intuitionistic fuzzy data
Yazar: MELİS AKAN
Danışman: DOÇ. DR. ALİ MERT
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Bulanık sayılar = Fuzzy numbers

Özet:
Intuitionistic bulanık teori gerçek dünya problemlerine uygulanabilirliği açısından yıllar içerisinde geliştirilmiş ve üzerinde çalışılmış bir konudur. Bu tez çalışmasında bahsedilen teorinin hipotez testleri uygulaması üzerinde durulacaktır. Hipotezlerin test edilmesi sonucunda gerçeğe daha yakın sonuçlar vermesi amacıyla elde bulunan sınırlı sayıda örneklemden istenilen sayıda ve yeni örneklemler elde edebilen Bootstrap yönteminin kullanımı anlatılacaktır. Bilindiği üzere Intuitionistic bulanık sayılar gerçek dünyada var olan sistemlerde girdi olarak kullanılamazlar. Bu yüzden Intuitionistic bulanık sayının durulaştırılarak sistemlerde kullanılabilir olması sağlanmalıdır. Durulaştırma işlemi, bulanık sayıyı temsil edebilecek tek bir tane sayı elde etme işlemi olarak özetlenebilir. Bu ihtiyacı karşılayan birçok durulaştırma yöntemi olmasına karşın bu çalışmada karar vericiye diğer yöntemlerden daha fazla söz hakkı tanıyan WABL (Weighted Averaging Based on the Levels) durulaştırma yöntemi kullanılacaktır. Aynı zamanda intuitionistic bulanık sayılar arasındaki uzaklığın ölçülmesinde literatürde en sık kullanılan yöntem olan Yao-Wu metriği ile WABL metriğinin karşılaştırılması yapılıp WABL metriğinin artılarından bahsedilecektir.
Bu çalışmada ilk olarak bulanık teorinin ve Intuitionistic bulanık teorinin gelişimi ile ilgili bilgiler verilmiştir. Daha sonra durulaştırma yöntemlerinden ve bu yöntemlerden bir tanesi olan WABL yönteminin Intuitionistic bulanık sayılara uyarlamasından söz edilmiştir. Intuitionistic bulanık hipotez testleri adımlarından bahsedilerek Bootstrap yöntemi tanıtılmıştır. Sonrasında teorik olarak anlatılan tüm bilgiler bir uygulama üzerinde gösterilerek sonuç değerlendirilmiştir. Bu işlemler manuel olarak çözülemeyeceğinden dolayı Python programlama dilinde kodlanmıştır.

Abstract:
Intuitionistic fuzzy theory has been developed and studied over the years in terms of applicability to real world problems. This work will focus on the implementation of hypothesis tests of this theory. The Bootstrap method, which is to obtain a new sample from the existing sample, will be explained in order to provide results closer to the truth. As is well known intuitionistic fuzzy numbers may not be used in systems in the real world. So with the defuzzification of fuzzy number must be provided to be used in the systems. Defuzzification can be summerized as obtaining a crisp number which can represent fuzzy number. Although there are many defuzzification methods, in this work will be used to WABL (Weighted Averaging Based on the Levels) method to recognise the right to speak to decision maker. At the same time, Yao-Wu method which the most commonly used method in the literatüre and the proposed method of study WABL method will be compared and the advantages of the WABL method will be mentioned. 
In this work, first information about development of fuzzy theory and intuitionistic fuzzy theory are given. Then, the methods of defuzzification has been mentioned and WABL method which is a defuzzification method has been mentioned adaptation of the method to intuitionistic fuzzy numbers. Steps of intuitionistic fuzzy hypothesis testing and Bootstrap method have been mentioned. Latest, all the information that are described theoretically is illustrated on an application. Because these operations are not performed manually, this operations codded in Python programming language.