Belirsiz dağılımların düzen özelliklerini özek ve bakışımsız saçılım açısından belirlemede 'altın oran' tabanlı bir yöntem önerisi
A new procedure for determining asymetric central indefinite distributions' regulation by using 'golden ratio'
Yazar: MEHMET GÜVEN GÜNVER
Danışman: DOÇ. DR. SUPHİ VEHİD
İstanbul Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı / Biyoistatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Altın oran = Golden ratio ; Biyoistatistik = Bioistatistics ; Matematiksel analiz = Mathematical analysis ; Normal dağılım = Normal distribution ; Standart sapma = Standard deviation

Özet:
Aritmetik ortalama, istatistik bilim dalında hem betimsel istatistik alanında hem de 
çıkarımsal istatistik alanında en çok kullanılan merkezsel konum ölçüsüdür. Ancak 
aritmetik ortalama aşırı değerlere duyarlı (güçsüz) bir özeksel konum ölçüsüdür. Eğer 
veri dizisi içinde uç değer(ler) bulunuyorsa aritmetik ortalama o uç değer(ler)e 
yaklaşma göstermektedir. Bu durum, standart sapmayı da gereksiz şekilde büyütmekte 
ve iki yönde de deformasyona neden olmaktadır. Çalışmamızda, bu olumsuzlukları hem 
yeniden ortaya koymak hem de çözümü için oldukça basit bir yaklaşım getirmeyi 
amaçladık. Bunda, yeni bir dağılım tipi fonksiyonu değil, özeksel nokta kestirimi 
açısından farklı olan ve bu noktaya göreli olarak asimetrik özelliğini iki tarafta farklı 
"sapmalarla" gösteren bir "normalleştirme" girişimi öngörülecektir. Yaklaşımımız, 
sıralama özelliğini temel alarak, ortalamanın aşırı değerlere duyarlılığını azaltmak, 
devamında oluşan standart sapmanın gereksiz büyümesini gidermek en önemlisi de 
standart sapmayı orta noktaya göre iki yönde farklı hesaplayabilmek açılarından yeni bir 
ortalama / standart sapma hesap yöntemi denemesidir.


Anahtar Kelimeler: Aritmetik Ortalama, Standart Sapma, Normal Dağılım, Çarpıklık, Altın Oran

Abstract:
Günver, M. G. (2014). A new procedure for determining asymetric central indefinite 
distributions' regulation by using 'golden ratio'. İstanbul University, Institute of Health 
Science, Department of Biostatistic and Medical Informatics. MSc Thesis. İstanbul. 
Arithmetic mean is the most common measure of central tendency method, used in both 
descriptive statistics and inferential statistics. But arithmetic mean is sensitive (weak) to 
outliers. If dataset contains outlier(s), arithmetic mean approaches to that outlier(s). This 
situation cause to enlarge the standard deviation and deformates both side of the 
distribution. In our study, we aim to produce these problems again and propose a new 
simple method. Herein, we construct a new method for "normalizing" the "deviations", 
based on a different central point prediction and relative deviations based on this central 
point, instead of a new probability density function. Our approche is a new concept for 
reducing arithmetic mean's approach to outlier(s), afterwards resolving the enlargement 
of standard deviation, and the most important, a new vision to calculate two different 
standard deviations for each side of the distribution, based on ranking method.


Keywords: Arithmetic Mean, Standard Deviation, Normal Distribution, Skewness,Golden Ratio