NÜFUS SAYIMLARINDAKİ YAŞ DAĞILIM HATALARININ DÜZELTİLMESİ İÇİN KERNEL TAHMİN YÖNTEMİNİN UYGULAMASI

Age is continuous variable. Most of correction techniques assume that it is discrete variable. In this case, to correct age distribution censuses by which techniques have used it, continuous variable is very important. This study aims to discuss if the application of kernel estimation method to age distribution of data acquired in 2000 General Census can be utilized to make correction of misreported age declaration.

APPLICATION OF KERNEL ESTIMATION METHOD FOR CORRECTION OF AGE DISTRIBUTION ERRORS IN CENSUS

Bu çalışmada, 2000 genel nüfus sayımındaki yaş verilerine, çekirdek kestirim yöntemi, uygulayıp hatalı yaş beyanlarının düzeltilmesinde bu yöntemin kullanılıp kullanılamayacağı tartışılmıştır. Bu amaçla çekirdek kestirim yöntemi ile düzeltilen yaş verilerine, literatürde belirtilen ve sıkça kullanılan Ariaga, Carrier-Farag, K.King-Newton, Birleşmiş Milletler, Hareketli ortalamalar, gibi yaş düzeltme teknikleri uygulanmış, 2000 nüfus sayımı verisi ile Birleşmiş Milletler Yaş -Cinsiyet hata indeksi kullanılarak karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda, uygulanan tekniğin sıralamada hata indeksi yönünden en iyi ikinci sonucu verdiği görülmüştür. Bu nedenle çekirdek kestirim yöntemi, nüfus sayımlarındaki hatalı yaş dağılımlarını düzeltmek için uygun ve kabul edilebilir bir yöntem olduğu kanaati ile tartışmaya açılmış ve kullanıcılara yeni bir yöntem olarak sunulmuştur.

___

  • Canpolat, Ş. (2003), Türkiye’de Gerçekleştirilen Nüfus Sayımlarında Yaş Bildirim Kalitesinin Analizi. Uzmanlık Tezi, D.İ.E., Ankara.
  • Cula, S.C. (1998), Çok Değişkenli Olasılık Yoğunluk Fonksiyonunun Çekirdek Fonksiyonlarıyla Kestirimi. Doktora Tezi.
  • Cula, G. S. and Toktamış, Ö. (2000), Estimation of Multivariate Probability Density Function With Kernel Functions. Journal of the Turkish Statistical Association, 3, 29-39.
  • Horova, I. And Zelinka, J. (2007), Contribution to the bandwidth choice for kernel density estimates, Computational Statistics, 22, 31-47.
  • Hoşgör, Ş. (1997), Estimation of Post-Childhood Life Tables of Provinces and regions in Turkey, by Using Age and Sex Distributions and Intercensal Growth Rates, (1985-1990). Ph.D. Thesis, Institute of Population Studies Hacettepe University, Ankara.
  • Jones, M. C. and Marron, J.S. (1996), A brief survey of bandwidth selection for density estimation. Journal of the American Statistical Association, 91, Issue 433, 401-407p.
  • Müller, H.G., Wang, J.L., Carey, J.R., Caswell-Chen, E.P., Chen, C., Papadopoulos, C. Yao, F. (2004), Demographic window to aging in the wild: constructing life tables and estimating survival functions from marked individuals of unknown age, Aging Cell. June, 3(3), 125-131.
  • Park, B. U., Marron, J.S., (1990), Comparison of data-driven bandwidth selectors. J. Am. Stat. Assoc, 85, 66-72.
  • Rosenblatt, M. (1956), Remarks on some Nonparametric Estimates a Density Function. Annals Math. Statististics, 27, 832-837
  • Shryock, H.S. and Siegel, J.S. (1988), Methods and Materials of Demography. Longman-Press.
  • Simonoff, J. S. (1996), Smoothing Methods in Statistics. Verlag, New York.
  • Silverman, B. W. (1986), Density Estimation for Statistics and Data Analysis. Chapman and Hall, London.
  • U.N, Manual IV. (1986), New-York.
  • U.N, Manual X. (1988), New-York.
  • Wand, M.P. and Jones, M.C. (1995), Kernel Smoothing. Chapman & Hall, London.