Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı Beşeri Kalkınma Endeksi verilerini kullanarak diskriminant analizi, lojistik regresyon analizi ve yapay sinir ağlarının sınıflandırma başarılarının değerlendirilmesi

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2009

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: SERHAT BURMAOĞLU

Danışman: Erkan Oktay

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüzde yapılan araştırmalar incelendiğinde artık tek değişkene bağlı olarak olayların analizi yerine birçok farklı değişkenin dikkate alındığı görülmektedir. Bu tez çalışmasında çok değişkenli istatistik yöntemleri ve yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırma analiz yöntemlerinin sınıflandırma gücü test edilmiştir. Analizde Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı tarafından Beşeri Kalkınma Endeksinin hesaplanmasında kullanılan değişkenlerden yararlanılmıştır. Yapılan üç analizin sonucunda Çok Katmanlı Perseptron Modeli ve Lojistik Regresyon Modelinden Diskriminant Analizine göre daha iyi sınıflandırma başarısı elde edilmiş, Diskriminant Analizinden ise tatminkâr bir sonuç elde edilmiştir. Diskriminant Analizinde normallik varsayımları için logaritmik dönüşümler kullanılmış ve bu sayede yaklaşık 1 puanlık sınıflandırma başarısı artırılmıştır. Çok Katmanlı Perseptron Modelinde ise ham veriler kullanıldığında elde edilen sınıflandırma oranının geliştirilmesi için değişkenlere ait değerler normalize edilmek suretiyle %100'lük sınıflandırma başarısı elde edilmiştir.