KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Süleyman Demirel Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2014 / Sayı: 31

Avrupa Ülkelerinin İntihar Oranlarına Göre Sınıflandırılması

The Classification of European Countries According to Their Suicide Rates

SELAY GİRAY
FERDA ESİN GÜLEL
Sayfa
235–247
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bulgular bu sınıflamada Türkiye’nin yeri irdelenerek yorumlanmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada intihar oranı ve intihar oranını etkileyen faktörlere açısından 27 Avrupa ülkesinin sınıflandırılması ve benzer yapıda olanlarının saptanması amaçlanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışmanın uygulama kısmında söz konusu değişkenlerin en son küresel krizin görüldüğü 2008 yılı verileri kullanılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgular bu sınıflamada Türkiye’nin yeri irdelenerek yorumlanmıştır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2008 Verileri
⚙️Değişkenler:Avrupa Ülkeleri · İntihar Oranı · Bulanık Kümeleme Analizi

Özet

Bu çalışmada intihar oranı ve intihar oranını etkileyen faktörlere açısından 27 Avrupa ülkesinin sınıflandırılması ve benzer yapıda olanlarının saptanması amaçlanmıştır. Analize dahil edilecek değişkenler konu hakkında yapılmış temel eserler esas alınarak belirlenmiştir. Çalışmanın uygulama kısmında söz konusu değişkenlerin en son küresel krizin görüldüğü 2008 yılı verileri kullanılmıştır. Çalışmada yöntem olarak alternatif çok değişkenli analiz tekniklerinden Bulanık Kümeleme Analizi uygun görülmüştür. Metodoloji bölümünde Bulanık Kümeleme Analizinin teorisi kısaca açıklandıktan sonra NCSS 2007 paket programı kullanılarak analiz yapılmıştır. Analiz sonucunda ülkeler 2 sınıfa ayrılmıştır. Bulgular bu sınıflamada Türkiye’nin yeri irdelenerek yorumlanmıştır.

Abstract

The aim of this study is to classify 27 European countries according to their suicide rates and examine the factors which affect these rates and similarities among countries. The variables used in the application are based on basic studies about this theme. In the application, the data from the last global crisis is used. Fuzzy Cluster Analysis is chosen from among the other alternative multivariate analysis techniques. NCSS 2007 commercial program is used to analyse the data. According to the findings. the countries are classified into 2 clusters. This study briefly interprets findings and takes a closer look at the location of Turkey.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

GİRAY, S., GÜLEL, F. E. (2014). Avrupa Ülkelerinin İntihar Oranlarına Göre Sınıflandırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı: 31, 235–247. https://ajindex.com/articles/358317

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (9)

  1. ALPASLAN Faruk vd., “Bulanık Kümelemede En Uygun Küme Sayısının Yapay Sinir Ağları ve Diskriminant Analizi İle Belirlenmesi”, Atatürk Üniversitesi İİBF Dergisi, Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı, 2011, s. 475-488.
  2. ATALAY Ahmet, TORTUM Ahmet, “Türkiye’deki İllerin 1997-2006 Yılları Arası Trafik Kazalarına Göre Kümeleme Analizi”, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt 16, Sayı 3, 2010, s. 335-343.
  3. DAE-WON Kim, LEE Kwang H., LEE Doheon, “Fuzzy Clustering of Categorical Data Using Fuzzy Centroids”, Pattern Recognition Letters, Vol. 25, No. 11, 2004, s. 1263-1271. + FANG H. vd., “A New Look at Quantifying Tobacco Exposure During Pregrancy Using Fuzzy Clustering”, Neurotoxicol Teratol, Vol. 33,No. 1, 2011, s.155-165. + GÖRGÜLÜ Özkan, “Bulanık Mantık (Fuzzy Logic) Teorisi ve Tarımda Kullanım Olanıkları Üzerine Bir Araştırma”, Mustafa Kemal Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yayımlanmamış Doktora Tezi, Hatay, 2007. IŞIK Meltem ve ÇAMURCU Ali Yılmaz, “K-means, K-medoids ve Bulanık C-Means Algoritmalarının Uygulamalı Olarak Performanslarının Tespiti”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Vol. 6, No. 11, 2007, s. 31-45.
  4. IŞIK Meltem, ÇAMURCU Ali Yılmaz, “k-Means ve Aşırı Küresel c-Means Algoritmaları ile Belge Madenciliği”, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt 22, 2010, s. 1-18.
  5. IZAKIAN Hesam, ABRAHAM Ajith, “Fuzzy c-Means and Fuzzy Swarm for Fuzzy Clustering Problem”, Expert Systems with Applications, Vol. 38, 2011, s. 183518 KAUFMAN Leonard, ROUSSEEUW Peter.J., Finding Groups Data: An Introduction to Cluster Analysis, John Wiley and Sons Inc., New York, 1990.
  6. KILIÇ İbrahim, EMİR Oktay, KILIÇ Gonca, “Bulanık Kümeleme Analizi İle Ülkelerin Turizm İstatistikleri Bakımından Sınıflandırılması”, İstatistikçiler Dergisi, Cilt 4, 2011, s. 31-38.
  7. KILIÇ İbrahim, ÖZBEYAZ Ceylan, “Bulanık Kümeleme Analizinin Koyun Yetiştiriciliğinde Kullanımı ve Bir Uygulama”, Kocatepe Veteriner Dergisi, Cilt 3, No 2, 2010, s. 31-37. KUMPULAINEN Pekka vd, “Analysing 3G Radio Network Performance with Fuzzy Methods”, Neurocomputing, Vol. 107, 2013, s. 49-58.
  8. MAHARAJ Elizabeth Ann, D’URSO Pierpaolo, “Fuzzy Clustering of Time Series in the Frequency Domain”, Information Sciences, Vol. 181, No. 7, 2011, s. 118712 NASSAR Khaled, HOSNY Ossama, “Fuzzy Clustering Validity for Contractor Performance Evaluation: Application to UAE Contractors”, Automation in Construction, Vol. 31, 2013, s. 158-168.
  9. SÖNMEZ Harun, ER Fikret, “Türkiye