Browsing by Author "Türkoğlu, Bilge Özgen"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Çok değişkenli normallik testlerinden Zp ve Cp için bir java programı ve uygulaması
    (Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2009) Türkoğlu, Bilge Özgen; Özmen, İlknur
    Bu çalısmada öncelikle tek değiskenli basıklık ve çarpıklık katsayıları, tek değiskenli W, R, Z ve C testleri incelenmistir. Bir sonraki adım olarak bu tek değiskenli testlerin çok değiskenli uyarlamaları incelenmistir. Çok değiskenli normal dağılım testleri içerisinde ve testlerinin JAVA dilinde uygulaması yapılmıstır. Bu amaçla, bu iki test istatistiğinin dağılım yakınsamalarının doğruluğu simülasyon ile test edilmistir. Simülasyon sonuçları gelistirilmis olan yazılımın basarılı olduğu sonucuna ulasılmasını sağlamıstır. Gelistirilen program ile daha önceden çok değiskenli normal dağılım hakkında bilgi sahibi olunan gerçek veri kümeleri ile karsılastırıldığında tutarlı sonuçlar vermistir. Bu çalısmada gelistirilmis olan program, paket programlarda bulunmayan çok değiskenli normal dağılım testini basarılı bir sekilde gerçeklestirmektedir. Yapılan çalısmanın, veri kümelerine iliskin çok değiskenli normal dağılım varsayımının test edilmesinde büyük kolaylık sağlayacağı düsünülmektedir. In this comprehensive software study of the multivariate normality tests the first approach is to study the univariate versions of W, R, Z, and C test. Afterwards study is continued with the analysis of these tests multivariate versions. From these wide alternative multivariate tests, the implementation of the software is processed for the multivariate and tests in JAVA programming language. In this process the tests approximation to their distributions have been tested with a Monte Carlo Simulation study. The result for these simulations indicates a prominent success. In addition the results which have been accomplished from the studies, the distributions were known from the previous studies, are consistent with the known results. Knowing the fact that the lack of a multivariate normality test in a package program, the software for multivariate normality which has been developed in this study carries a great innovation to the analysts.