Journals / Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2020 / 20. Uluslararası Ekonometri, Yöneylem Araştırması ve İstatistik Sempozyumu EYİ 2020 Özel Sayısı

Cholesky Ayrıştırması Yöntemi Kullanılarak Varyans Analizine (ANOVA) Lineer Regresyon Yaklaşımı ve Excel Uygulaması

Pages
58–77
Publication Date
2020-07-02
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Cholesky ayrışmasının faydalarından bahsedile çalışmada Excel uygulamasıyla Cholesky ayrışmasının nasıl kullanılacağı örnek bir veri seti üzerinde gösterilmiştir

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada, istatistik analizin temel testlerinden biri olan varyans analizi (ANOVA), lineer regresyon analiz yöntemleri ve Cholesky ayrışması yöntemi kullanılarak incelenmiş ve bu analiz yöntemlerine ait bazı kavramlar farklı bir bakış açısı ile tanımlanarak açıklanmıştır.
📊
Key Findings & Data:Lineer cebirde, Cholesky ayrışması, reel, simetrik (A′ =A), ve pozitif tanımlı (X′.A.X > 0) bir A matrisinin, alt üçgen matris (L) ve bu alt üçgen matrisin transpozesinin (L′) çarpımı ile oluşmasını sağlayan (A=LL′) bir ayrıştırma yöntemidir.
💡
Conclusion & Impact:Cholesky ayrışmasının faydalarından bahsedile çalışmada Excel uygulamasıyla Cholesky ayrışmasının nasıl kullanılacağı örnek bir veri seti üzerinde gösterilmiştir
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Varyans Analizi (ANOVA) · Cholesky Ayrışması · Lineer Regresyon

Özet

Bu çalışmada, istatistik analizin temel testlerinden biri olan varyans analizi (ANOVA), lineer regresyon analiz yöntemleri ve Cholesky ayrışması yöntemi kullanılarak incelenmiş ve bu analiz yöntemlerine ait bazı kavramlar farklı bir bakış açısı ile tanımlanarak açıklanmıştır. Cholesky ayrışması, André-Louis Cholesky tarafından reel matrisler için bulunmuştur. Lineer cebirde, Cholesky ayrışması, reel, simetrik (A′ =A), ve pozitif tanımlı (X′.A.X > 0) bir A matrisinin, alt üçgen matris (L) ve bu alt üçgen matrisin transpozesinin (L′) çarpımı ile oluşmasını sağlayan (A=LL′) bir ayrıştırma yöntemidir. Çalışmada Cholesky ayrışması varyans analizine ve lineer regresyon yöntemlerine farklı bir bakış açısı sunmak için kullanılmıştır. Daha çok varyans analizinde kareler ayrışımı üzerinde durulan çalışmada, varyans analizi için bulunan gruplar arası, grup içi değişim kareler toplamları, lineer regresyon yöntemiyle ve Cholesky ayrışması kullanılarak bulunmuştur. Cholesky ayrışmasının faydalarından bahsedile çalışmada Excel uygulamasıyla Cholesky ayrışmasının nasıl kullanılacağı örnek bir veri seti üzerinde gösterilmiştir

🔖

Cite This Article

TEKİN, M., EKELİK, H. (2020). Cholesky Ayrıştırması Yöntemi Kullanılarak Varyans Analizine (ANOVA) Lineer Regresyon Yaklaşımı ve Excel Uygulaması. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20. Uluslararası Ekonometri, Yöneylem Araştırması ve İstatistik Sempozyumu EYİ 2020 Özel Sayısı, 58–77. https://ajindex.com/articles/13998

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (4)

  1. Aytaç, M. (2012). Matematiksel İstatistik (4.Baskı b.). Bursa: Ezgi Kitabevi Yayınları.
  2. Benian, T. (1998). Varyans Analizinin Önşartları ve Transformansyonlar. Doktora Tezi: Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Darlington, R., & Hayes, A. (2017). Regression Analysis and Linear Models Concepts, Applications, and Implementation. New York: The Guilford Press.
  3. Finn, J. (1974). A General Model for Multivariate Analysis. International Series in Decision Processes. Fox, J. (2016). Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models (3. Edition b.). California: SAGE Publications. Greene, W. H. (2003). Econometric Analysis (5.Edition b.). New Jersey: Prentice Hall. Horn, R., & Johnson, C. (2013). Matrix Analysis. New York: Cambridge University Press.
  4. Sumiati, I., Handoyo, F., & Purwani, S. (2020). Multiple Linear Regression Using Cholesky Decomposition. World Scientific News 140, 12-25. http://www.worldscientificnews.com/article-in-press/2020-2/140-2020/ adresinden alındı Younis, G. (2015). Practical Method to Solve Large Least Squares Problems Using Cholesky. Geodesy and Cartography, 3(41), 113-118. doi:10.3846/20296991.2015.1086118