You are here

Home » Content

İki Değişkenli Sürekli Veri (Seri B) Grafik Araçları Kullanılarak Bağımlılığı Yapısının Belirlenmesi

Determination of Dependence Structure by Using Graphical Tools for Bivariate Continuous Data (Series B)

Journal Name:

  • Çankaya University Journal of Arts and Sciences

Publication Year:

  • 2009

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
The dependence between a pair of continuous variates can be numerous with potentially surprising implications. Global dependence measures, such as Pearson correlation coefficient, can not reflect the complex dependence structure of two variables. For bivariate data set the dependence structure can not only be measured globally, but the dependence structure can also be analyzed locally. Thus, scalar dependence measures are extended to local dependence measures. In this study, determination of local dependence structure of bivariate data is discussed. For this, some graphical methods called chi-plot and local dependence map are used and examples with simulated and economic data set are illustrated.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
İki değişken arasındaki bağımlılık yapısı hakkında bilgi sahibi olmak oldukça önemlidir. Günümüzde yaygın olarak kullanılan global bağımlılık ölçüleri (Örneğin: Pearson korelasyon katsayısı gibi), iki değişken arasındaki karmaşık bağımlılık yapısını tam olarak yansıtamamaktadır. Bu nedenle iki değişken arasındaki bağımlılık yapısını sadece global bağımlılık ölçüleri ile değil lokal bağımlılık ölçüleri ile de incelemek gerekir. Çalışmada, iki değişken arasındaki bağımlılık yapısının belirlenmesinde kullanılan lokal bağımlılık ölçüleri incelenmiş ve bu yapının belirlenmesinde oldukça pratik araçlar olan ki-grafiği ve yerel bağımlılık haritaları kullanılarak uy¬gulama yapılmış ve yorumlanmıştır.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastrmx_64470_12_pp_83-92.pdf
  • 1
83-92
  • Turkish

REFERENCES

References: 

1. D.Mari and S.Kotz, Correlation and Dependence (London, Imperial College Press, 2001).
2. B. Hüdaverdi Üçer and Bayramoğlu İ., 'A New Epsilon-Local Dependence Measure and Dependence Maps', SJAM, 8(2) (2007), pp.3-12.
3. I. Bairamov, S. Kotz and T. Kozubowski, 'A New Measure of Linear Local Dependence', Statistics, 37(3) (2003), pp. 243-258.
4. I. Bairamov, S. Kotz, 'On Local Dependence Function for Multivariate Distributions', New Trends in
Prob. and Stat., 5(2000), pp.27-44.
5. K. Abberger, 'Exploring Local Dependence', University of Konstanz, (2003) pp.1-14.
6. M.C.Jones , I. Koch, 'Dependence maps: Local Dependence in Practice', Statistics and Computing,
13(2003), 241-255.
7. N. I. Fisher, P. Switzer, 'Graphical Assessment of Dependence: Is a Picture Worth 100 Tests?, The American Statistician, 55(3) (2001), pp.233-239.
8. N. I. Fisher, P Switzer, 'Chi-plots for Assessing Dependence', Biometrika, 72(2) (1985), pp. 253-265.
9. Ö. Ege Oruç, B. Hüdaverdi Üçer, 'A New Method For Local Dependence Map and Its Applications', Türkiye Klinikleri Biyoistatistik Dergisi, 1(1) (2009), pp. 1-8.
92

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com