Kategorik veriler için logaritmik doğrusal modeller ve göç istatistikleri üzerine bir uygulama

Abstract

\r\n In two-ways contingency tables, Pearson’s chi-square statistics is enough for statistical inferences but can’t used in bigger contingency tables. For determining association structures in three-ways or bigger contingency tables, “Log-Linear Models” can be used, which doesn’t discriminate variables as dependent or independent. Interactions between many variables can be interrogated with log-linear models. In this study, “Log-Linear Models” are investigated and an application on migration statistics had done.\r\n

Özet

\r\n İki yönlü olumsallık tablolarında istatistiki çıkarsamalar için Pearson’un ki-kare istatistiği yeterli olmakta ancak daha büyük boyutlu olumsallık tablolarında bu istatistik kullanılamamaktadır. Üç veya daha çok boyutlu olumsallık tablolarında ilişki yapılarının belirlenmesi için değişkenler arasında bağımlı – bağımsız ayrımı yapmayan “Logaritmik Doğrusal Modeller” kullanılabilir. Logaritmik Doğrusal Modeller yardımıyla daha çok değişken arasındaki etkileşimler sorgulanabilmektedir. Bu çalışmada Logaritmik Doğrusal Modeller incelenmiş ve göç istatistikleri üzerine bir uygulama yapılmıştır.\r\n