文章基本信息

标题：MAKRO İKTİSAT VERİLERİNDE KAYIP VERİLERİN REGRESYONA DAYALI EN YAKIN KOMŞU “HOT DECK” YÖNTEMİ İLE TAMAMLANMASI
本地全文：下载
作者：A. Mete ÇİLİNGİRTÜRK ; Dilek ALTAŞ
期刊名称：İzmir İktisat Dergisi
印刷版ISSN：1308-8173
电子版ISSN：1308-8505
出版年度：2016
卷号：25
期号：2
页码：73-83
出版社：Dokuz Eylül University
摘要：Ülke verileri söz konusu olduğunda araştırmacılar çok boyutlu uzaklıkları kullanan kümeleme yaklaşımlarını tercih etmektedirler. Ancak karşılıklı bağımlılık içeren değişkenler arasında kayıp verilerin tamamlanmasında regresyon yönteminin kullanılması yaygındır. Bunun sebebi değişkenler arasındaki bağımlılık yapısının bozulmamasının amaçlanmasıdır. Bu durumda her iki analiz yaklaşımının da ortak ele alınarak hem göstergeler arasındaki bağımlılığın korunması hem de ülkeler arasındaki anlamlı uzaklıkların yok edilmemesini sağlayacak yöntemler tercih edilmelidir. Çalışmada regresyona dayalı en yakın komşuluk algoritmasının kullanılmasıyla elde edilen sonuçlar diğer yöntemlerle elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır.
其他摘要：The researchers prefer usually classification approaches which are depending on multidimensional distances to handle country data. However, it is used to impute the missing data with regression analysis at interdependent variables. The reason is to prevent the interdependency structure among variables. Therefore, there is a need for missing value imputation techniques, which will prevent the collinearity among economic variables and the significant distances among the countries. This research discussed the comparison between the results of hot-deck imputation with regression analysis and other imputation methods.
关键词：Kayıp veri tamamlama ; İktisadi veri ; Kümeleme
其他关键词：Missing data imputation ; Economical data ; Classification