Bootstrap-t ve Yüzdelik Bootstrap Yöntemlerinde Tekrar Sayısı, Budama Yüzdesi ve Dağılımın Sonuçlara Etkisi
Öz
Bootstrap yöntemler, kestiricinin veya test istatistiğinin dağılımının bilinmediği durumlarda çıkarsama yapılmasını sağlayan ve eldeki rassal örneklemden tekrarlı olarak yapılan seçimler ile yeni örneklemler türetme ilkesine dayanan yöntemlerdir. Bootstrap yöntemlerde; tekrar sayısı, budanmış ortalama içeren bir yöntem ile birlikte kullanılırlarsa budama yüzdesi ve kitle dağılımının yöntemin performansını nasıl etkilediği tartışılmakta olan konulardır [1-7]. Bu çalışmada; tek örneklem hipotez testi yapmak amacıyla Tukey-McLaughlin testinin [8] bootstrap-t ile birlikte kullanımı ve yüzdelik bootstrap, iki örneklem hipotez testi yapmak amacıyla ise Yuen testinin [9] bootstrap-t ile birlikte kullanımı ve yüzdelik bootstrap yöntemi kullanılmıştır. Bahsedilen yöntemlerin performansları; farklı tekrar sayıları, budama yüzdeleri ve kitle dağılımları kullanılarak gerçekleşen 1. Tip hata değerlerine göre karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma bir simülasyon çalışması ve ayrıca iki gerçek veri seti ile yapılmıştır. Kitle budanmış ortalaması için tek ve iki örneklemde hipotez testi yöntemi, budama yüzdesi ve tekrar sayısı için öneriler geliştirilmiştir.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
-
Yayımlanma Tarihi
31 Aralık 2016
Gönderilme Tarihi
6 Mayıs 2016
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2016 Cilt: 5 Sayı: 2
APA
Özdemir, A. F., & Navruz, G. (2016). Bootstrap-t ve Yüzdelik Bootstrap Yöntemlerinde Tekrar Sayısı, Budama Yüzdesi ve Dağılımın Sonuçlara Etkisi. Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi, 5(2), 74-85. https://doi.org/10.17100/nevbiltek.284732
AMA
1.Özdemir AF, Navruz G. Bootstrap-t ve Yüzdelik Bootstrap Yöntemlerinde Tekrar Sayısı, Budama Yüzdesi ve Dağılımın Sonuçlara Etkisi. Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi. 2016;5(2):74-85. doi:10.17100/nevbiltek.284732
Chicago
Özdemir, A. Fırat, ve Gözde Navruz. 2016. “Bootstrap-t ve Yüzdelik Bootstrap Yöntemlerinde Tekrar Sayısı, Budama Yüzdesi ve Dağılımın Sonuçlara Etkisi”. Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi 5 (2): 74-85. https://doi.org/10.17100/nevbiltek.284732.
EndNote
Özdemir AF, Navruz G (01 Aralık 2016) Bootstrap-t ve Yüzdelik Bootstrap Yöntemlerinde Tekrar Sayısı, Budama Yüzdesi ve Dağılımın Sonuçlara Etkisi. Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi 5 2 74–85.
IEEE
[1]A. F. Özdemir ve G. Navruz, “Bootstrap-t ve Yüzdelik Bootstrap Yöntemlerinde Tekrar Sayısı, Budama Yüzdesi ve Dağılımın Sonuçlara Etkisi”, Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi, c. 5, sy 2, ss. 74–85, Ara. 2016, doi: 10.17100/nevbiltek.284732.
ISNAD
Özdemir, A. Fırat - Navruz, Gözde. “Bootstrap-t ve Yüzdelik Bootstrap Yöntemlerinde Tekrar Sayısı, Budama Yüzdesi ve Dağılımın Sonuçlara Etkisi”. Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi 5/2 (01 Aralık 2016): 74-85. https://doi.org/10.17100/nevbiltek.284732.
JAMA
1.Özdemir AF, Navruz G. Bootstrap-t ve Yüzdelik Bootstrap Yöntemlerinde Tekrar Sayısı, Budama Yüzdesi ve Dağılımın Sonuçlara Etkisi. Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi. 2016;5:74–85.
MLA
Özdemir, A. Fırat, ve Gözde Navruz. “Bootstrap-t ve Yüzdelik Bootstrap Yöntemlerinde Tekrar Sayısı, Budama Yüzdesi ve Dağılımın Sonuçlara Etkisi”. Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi, c. 5, sy 2, Aralık 2016, ss. 74-85, doi:10.17100/nevbiltek.284732.
Vancouver
1.A. Fırat Özdemir, Gözde Navruz. Bootstrap-t ve Yüzdelik Bootstrap Yöntemlerinde Tekrar Sayısı, Budama Yüzdesi ve Dağılımın Sonuçlara Etkisi. Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi. 01 Aralık 2016;5(2):74-85. doi:10.17100/nevbiltek.284732
Cited By
Prediction of gestational diabetes using deep learning and Bayesian optimization and traditional machine learning techniques
Medical & Biological Engineering & Computing
https://doi.org/10.1007/s11517-023-02800-7Application Of The Two Stage Network Data Envelopment Analysis Model Using The Bootstrap Simulation Model: Case Of Turkish Banks
Journal of Banking and Financial Research
https://doi.org/10.55026/jobaf.1560724