Kayıp Değer Atamasına Bulanık Kümeleme Yaklaşımı


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Aleyna KOL

Danışman: Gülhayat Gölbaşı Şimşek

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Çalışmalarımızda yer alan veri setlerinde hücrelerde bulunan değerlerin gözlenememesi durumu eksik veri, kayıp veri veya tamamlanamamış veri olarak isimlendirilmektedir. Kayıp değerleri bulabilmek ve veri setlerindeki eksikleri tamamlayarak daha sağlıklı sonuçlara ulaşabilmek amaçlanmıştır. Eksik verileri tamamlamak için çeşitli kayıp veri tahmin etme yöntemleri bulunmaktadır. Bu çalışmada kayıp verileri tahmin etme yöntemlerine alternatif bir yöntem olarak bulanık c-ortalamalar yöntemi kullanılmıştır. Yöntemin eksik verilerin tamamlanmasında uygunluğu incelenmiştir. Bu çalışmada "Depresyon Anksiyete ve Stres Ölçekleri-21" (DASS-21) veri seti kullanılmıştır. DASS-21 veri setinden %1, %5, %10 ve %20 oranlarında rastgele veri kaybedilmiştir. Her veri seti için 100 tekrar yapılarak yöntemlerin performansları karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada belirli küme sayılarına ayrılarak RMSE, MAE ve Cronbach alfa değerleri hesaplanmıştır. Veri setlerindeki kayıpların tahmin edilmesinde örneklem büyüklüğünün bir etkisinin olup olmadığını anlamak amacıyla tam veri seti yarıya indirilerek yapılan işlemler yeniden uygulanarak iki veri setinin sonuçları karşılaştırılmıştır. Bulanık C-Ortalamalar 1'den 11'e kadar küme sayıları artırılarak sonuçlar incelenmiştir. Çıkan değerlerin, sıklıkla kullanılan ortalama atama, medyan atama ve mod atama yöntemleri ile kıyaslanması yapılmıştır. Araştırmanın uygulaması R Studio programında gerçekleştirilmiştir.