Bulanık kümeleme ve diskriminant analizi yardımıyla İnsani gelişmişlik endeksine alternatif bir yaklaşım

Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı tarafından 1990 yılından beri her yıl yayınlanan İnsani Gelişmişlik Endeksi ülkelerin bu anlamda bir değerlendirmesini yapmaktadır. Endeks yardımıyla ülkelerin gelişmişliklerine ait yıllık değişimler belirlenebilmekte ve ülkelerin kendi aralarındaki kıyaslamalar gerçekleştirilebilmektedir. Ancak endeksin hesaplanmasında kullanılan değişkenlere ve yönteme ilişkin eleştirel yaklaşımlar günümüzde halen devam etmektedir. Bu çalışmada Avrupa’da yer alan 38 ülkenin gelişmişlik düzeylerini incelemek amacıyla kümeleme analizi ve diskriminant analizi tekniklerinden yararlanılmıştır. Elde edilen gelişmişlik gruplarına ilişkin diskriminant fonksiyonu oluşturulmuş ve fonksiyondaki önemli göstergeler belirlenmiştir.

An alternative approach of human development index using fuzzy clustering and discriminant analysis

Human Development Index, published by United Nations Development Program since 1990, evaluates countries in this sense. In can be determined annual changes of countries development by index and can be carried out comparisons among countries. But, it has been already gone on critical approaches concerning dimensions and methods during calculating of index nowadays. In this study, cluster analysis and discriminant analysis techniques were used aiming at examination of developing levels of 38 countries in Europe. It was made discriminant function related to obtained development groups and important indicators were determined in function.

___

  • ALBAYRAK, A.S.; (2003), Türkiye’de İllerin Sosyoekonomik Gelişmişlik Düzeylerinin Çok Değişkenli İstatistik Yöntemlerle İncelenmesi, İstanbul Üniversitesi, SBE, Yayınlanmamış Doktora Tezi, ss.353.
  • ALBAYRAK, A.S.; (2006), Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, Asil Yayın Dağıtım, Ankara.
  • AHLUWALIA, M.S.; (1976), Inequality, Poverty and Development, Journal of Development Economics, 3, 1-30. http://planningcommission. nic.in/aboutus/speech/spemsa/msa010.pdf
  • BEZDEK, J.C.; (1981), Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms, Plenum Press. New York, 272.
  • DUNN, J. C.; (1973), A Fuzzy Relative of the ISODATA Process and Its Use in Detecting Compact Well-Separated Clusters. J of Cybern, 3(3), 32-57.
  • GÖKÇE, N.; (2012), Kümeleme Yaklaşımı ile Model Tabanlı Test Önceliklerinin Belirlenmesi, Doktora Tezi, Muğla, 120.
  • GÜLER DİNÇER, N., (2012), Olabilirlikli ve Bulanık Kümelemeye Dayanan Modelleme Teknikleri ve Yazılım Güvenilirliğinin Tahminine Uygulanması, Doktora Tezi, Muğla, 181.
  • GÜRSES, D.; (2009), İnsani Gelişme ve Türkiye, Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(21), 339-350.
  • HAIR, J.F., ANDERSON, R.E., TATHAM, R.L., BLACK, W.C.; (1998), Multivariate Data Analysis, Prentice Hall Inc., International Edition. İnsani Gelişme Raporu; (2011), Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı. http://hdr.undp.org/en/media/HDR_2011_TR_Summary. pdf (Erişim Tarihi : 25.03.2012).
  • NEUMAYER, E.; (2001), The Human Development Index and sustainability: a constructive proposal, Ecological Economics, 39, 101-114.
  • RAM, R.; (1982), International Inequality in The Basic Needs Indicators, Journal of Development Economics, 10, 113-117.
  • SELİM,S., SARIBAY, E.; (2003), Yabancı Dil Eğitimi Veren Özel Bir Eğitim Kurumundaki Öğrencilerin Beklentilerinin Araştırılması, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 5(2), 104-113.
  • TATLIDİL, H., CİNEL, O.; (1997), Türkiye’nin AT üyeliği ve Beşeri Kalkınma Durumu, Hazine Dergisi, 6, 53-68.
  • ZADEH, L.A.; (1965), Fuzzy Sets. Inf and Control, 8(3), 338– 353.
  • URL, http://homes.dsi.unimi.it/~valenti/SlideCorsi/Bioinformatica05/ Fuzzy-Clustering-lecture-Babuska.pdf