Teşhis edilen anormal gözlemlerin iterasyon ve kovaryans yöntemleri ile yeniden tahmini

Bazı testler sonucunda anormal gözlem (Outlier) olduğuna karar verilen gözlem değerlerinin veri setinden çıkarılması gerekmektedir. Bu durumda, gözlem değerleri eksileceği için planlı bir denemede olması gereken dengeli yapı bozulacak ve normal varyans analizi yapılamayacaktır. Dolayısıyla eksilen gözlem değerlerinin, uygun tahmin yöntemleri ile tahmin edilerek çözüme gidilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada Anscombe-Tukey testi ile anormal gözlemler teşhis edilmiştir. Söz konusu anormal gözlemler denemeden çıkarılmış ve kayıp değer varsayılarak İterasyon ve kovaryans analiz teknikleri vasıtasıyla ilgili gözlemlerin yerine yeni tahmin değerleri elde edilmiştir. Her iki yöntem birbirine yakın sonuçlar vermiştir. Ancak kayıp değer sayısı iki ve ikiden az ise basit deneme planlarında İterasyon yöntemi ile çözüme gitmek daha kolay olmaktadır. Buna karşılık kayıp değer sayısı ikiden fazla ve deneme planın karışık olması durumunda bilgisayar yardımı ile kovaryans analiz tekniğinin kullanılması daha avantajlıdır.

Dedection of outlers and estimation of them as a missing observation using teration and covariance methods

Some values which is decoded as an outlier by using some statistical tests should be omited from the given data set. The balance of ex perimental design might be changed since some observation will be discarded. Therefore the missing observations should be revaluated using appropriate statistical technique in order to replace within a new data set. In this study the outlier was determined using anscombe-Turkey test. Then the determined outlier were considered to be missing absorvation and new data set were estimated instead of outlier by using teration oud covariance technigues. Both missing observation estimation methods, gave similar results. However if the number of missing data is ouly one or two iteration method is recomanded in simple experimental designs. On the other hand if the missing observations is more than two the caviriance analyses method with computer is recomended.

PDF

___

Anderson, R. L., 1946. Missing Plot Technigues , Biometrics, 2, 41 - 47.
Anscombe, F.J. and Tukey, J.W., 1963. The examiniation of residuals. Technometrics; 5, 141-160, 247-248.
Bartlett, M. S.,1937. Some examples of statistical methods of research in agriculture and applied botany. J. Roy. Statist. Soc.. B4: 137-170.
Bek, Y., 1987. Denemelerde eksik veriler tahmini ve bununla ilgili sapmanın (bias) hesaplanması. Çukurova Üni. Ziraat Fak. Dergisi, 2: 64-78.
Christensen, R., 1987. Plane Answers to Complex Questions. 1- MTS, Wiley Ss. 266, New York - Berlin.
Coons, I., 1957. The analysis of designed experiments with missing observations. Appl. Statist. 27: 38-46.
Federer, W. T., 1977. Experimental Design. Macmillan, Ss. 545, New York.
Hartley H.D.,1956. Programming Analysis of Variance for General Purpose Computers, Biometrics, 12, 110-112.
John, J. A. ve Prescott, P., 1975. Estimating in Experiments , Appl. Statist., 24, 190-192.
Öztürk, İ. Doğan Z.,Yıldız N., 1998. Deneme planlarında eksik verilerin kovaryans analiz metodu ile tahmini. Harran Üni. Ziraat Fak. Dergisi 2(1): 127-136.
Yates, F., 1933. The analysis of replicated experiments when the field results are incomplete. Emp. J. Exp. Agric. 1: 129-142.
Yıldız N., 1994. Araştırma ve Deneme Metotları, Atatürk Üni. Yayınları 697, Ziraat Fak. No: 305, Ders Kitabı No: 57, Erzurum.