AI Summary & Key Takeaways
AI InsightMore profound work with different mathematical sciences will be implemented further.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this research, normality assumptions of body measurements are conducted according to five criteria, boxplots, and Kolmogorov-Smirnov and Shapiro-Wilk tests and proved normal. Besides, statistical selection of effective body measurements to define other body measurements is proposed for shorter, precise, time-cost saving. To support this proposel, correlation coefficients and multivariate multiple regression analyses (MMRAs) are conducted. Statistical selection of effective body measurements depend upon high correlation coefficient pairs of body measurements bases. MMRAs are handled from three different points of view; first, one body measurement being the dependent variable and other body measurements being independent variables enter Method; second, the same stepwise Method; and third, one body measurement being the dependent variable and statistically selected effective body measurements being independent variables enter Method; finally their Adj.r2’s are compared. This research progressed by working on each body measurement, but the waist circumference measurement is only presented here. Enter and stepwise methods concluded the highest and similar results, unexpectedly proposing the least statistical selection of effective body measurements. More profound work with different mathematical sciences will be implemented further.
Özet
Bu araştırmada beden ölçülerinin normallik varsayımları; beş kriter kullanılarak, Boxplot, Kolmogorov-Smirnov ve Shapiro-Wilk testleri ile gerçekleştirilmiş ve beden ölçülerinin normal dağılım gösterdiği kanıtlanmıştır. Ayrıca, etkili beden ölçülerinin istatistiksel seçimi ile diğer beden ölçülerine ulaşmak için kısa, hassas, zaman ve maliyet tasarruflu bir yöntem önerilmiştir. Bu öneriyi desteklemek için korelasyon katsayıları ve çok değişkenli çoklu regresyon analizleri (MMRA) yapılmıştır. Etkili beden ölçülerinin istatistiksel seçilmesi, yüksek korelasyon katsayılı beden ölçüsü çiftlerinin tespiti temeline dayanmaktadır. MMRAlar ise, üç farklı bakış açışıyla; birinci, bir beden ölçüsü bağımlı değişken ve diğer beden ölçüleri bağımsız değişken enter metodu; ikinci, aynısı stepwise metodu; üçüncü, bir beden ölçüsü bağımlı değişken ve istatistiksel seçilen etkili beden ölçüleri bağımsız değişken enter metodu; olacak şekilde yapılmış ve bunların Adj.r2'leri karşılaştırılmıştır. Her bir beden ölçüsü ayrı ayrı çalışılmış ancak bu çalışmada sadece bel çevresi ölçüsü örnek olarak verilmiştir. Enter ve stepwise metodları en yüksek ve benzer sonuçları vermiş, beklenenin aksine, önerilen en etkili beden ölçülerinin istatistiksel seçimi en düşük sonuçları vermiştir. İleriki çalışmalarda daha derin matematik bilimleri uygulanacaktır.