Sürekli Değişken İçeren Grafiksel Modeller

Özet

Çok değişkenli normal dağılıma sahip değişkenler için elde edilen grafiksel modeller kovaryans seçimli modeller olarak adlandırılır. Kovaryans seçimli modeller değişken çiftlerinin koşullu bağımsızlığına dayanarak belirlenir. Bu çalışmada bir grafiksel modeldeki test işleminde kullanılan sapma istatistiğinin kovaryans seçimli modellerde irdelenmesi verildi. Uygulama olarak 30 farklı un örneği kullanıldı. Un örneklerinin protein miktarı, glüten miktarı ve sedimantasyon değerleri ile bu unlardan yapılan ekmeklerin, hacim verimi ve Dallman değerleri tesbit edildi. Elde edilen sonuçlar, kovaryans seçimli model ile irdelendi.

Abstract

Graphical models for variables, which was distributed multinormal is called covariance selection models. Covariance selection models were determined by conditional independences. In this study, deviance, which is used to test conditional independences, was given. Thirty different flour samples were used in this study. Protein, wet gluten and sedimentation values of flour samples along with the loaf volume and Dallman values of bread made of these flours were investigated. Covariance selection models evaluated the obtained results.

Anahtar kelimeler: Kovaryans Seçimli Modeller, Sapma, Markov Özellikleri, Koşullu Bağımsızlık