Dergiler / Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2005 / Cilt: 5 - Sayı: 1-2

Gayrisafi yurtiçi hasılanın coğrafi dağılımının çok boyutlu ölçekleme analizi kümeleme analizi ve temel bileşenler analizleri ile karşılaştırmalı olarak incelenmesi

The comparative investigation of the geographical research of the gross interior native land product with the multidimensional scaling,cluster analysis and principal component analysis

Sayfa
101–112
Yayın Tarihi
2022-10-11
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)

Çok boyutlu ölçekleme analizi (Multidimensional scaling, MDS). n nesne ya da birim arasındaki p değişkene göre belirlenen uzaklıklara dayalı olarak nesnelerin k boyutlu (k

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Çok boyutlu ölçekleme analizi (Multidimensional scaling, MDS). n nesne ya da birim arasındaki p değişkene göre belirlenen uzaklıklara dayalı olarak nesnelerin k boyutlu (k
📊
Temel Bulgular & Veri:Çok boyutlu ölçekleme analizi (Multidimensional scaling, MDS). n nesne ya da birim arasındaki p değişkene göre belirlenen uzaklıklara dayalı olarak nesnelerin k boyutlu (k
💡
Sonuç & Katkı:Çok boyutlu ölçekleme analizi (Multidimensional scaling, MDS). n nesne ya da birim arasındaki p değişkene göre belirlenen uzaklıklara dayalı olarak nesnelerin k boyutlu (k
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Çok boyutlu ölçekleme analizi (Multidimensional scaling, MDS). n nesne ya da birim arasındaki p değişkene göre belirlenen uzaklıklara dayalı olarak nesnelerin k boyutlu (k

Abstract

Multidimensional scaling. MDS, is a method that aims to obtain the indication of objects in a k-dimensional space on the basis of the dislances which defines according to the p variables between n objects or cases, so benefits to define the relations between the objects and apply in many fields. Medicine, psychiatry, social sciences, education sciences, market researches, etc. For example, in psychology in the cases that the similar or different individuals can not be create clearly, by the aim of defining the order according to their similarities of the similar facts, we profit from MDS. In our study, by the aim of defining the geographical distribution of the gross interior native land product, we used the MDS method. So far as it knows, geographical distribution of the gross interior native land product of a country is one of the most appropriate indicators which shows the development level ol the regions an the cities in that country. Because of this, in our study the gross interior native land product percentages of the sectors of agriculture, industry and service of seven geographical regions arc used. Right along with MDS, the cluster analysis and the principal component analysis are applied to the data too, and the results are interpreted contrastively.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KAYGISIZ, Z., GÜRBÜZ, H. (2022). Gayrisafi yurtiçi hasılanın coğrafi dağılımının çok boyutlu ölçekleme analizi kümeleme analizi ve temel bileşenler analizleri ile karşılaştırmalı olarak incelenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 5 - Sayı: 1-2, 101–112. https://ajindex.com/articles/429517

Kaynakça (2)

  1. Özdamar K., Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi-2, 2. Basım, 2, Kaan Kitabevi, Eskişehir, 479-495 (1999). 2.Tatlıdil H., Sertkaya D., Nitel Verilerin Ölçeklenmesi, Araştırma Sempozyumu 97 Bildirileri, Devlet İstatistik Enstitüsü, Ankara, 130-134 (1997). 3.Tatlıdil H., Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, 1. Basım, 1, Engin Yayınları, Ankara, 353-367, (1996). 4.İl ve Bölge İstatistikleri Yıllığı, (1997). 5.DPT, VIII. BYKP (2000b), Ankara. 6.Fındıkkaya (Oğuzlar) A., Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi ve Bir Uygulama Denemesi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Uludağ Üniversitesi,
  2. Ekonometri Bölümü, Bursa, (1995). 7.Kruskal J., The Relationship Between Multidimensional Scaling and Clustering, Classification and Clustering, Academic Press, New York, (1977).