İleri İstatistik & Modelleme
Karmaşık veri yapıları için ileri düzey istatistik teknikleri ve özel modelleme çözümleri
İhtiyacını Anlatİleri Düzey Analiz Hizmeti
Bu sayfadaki hizmetler ileri düzey istatistik bilgisi gerektiren özel analiz teknikleridir. Temel SPSS analizleri için SPSS Veri Analizi sayfasını inceleyebilirsiniz. Karmaşık metodolojik ihtiyaçlarınız için öncelikle danışmanlık hizmeti almanızı öneririz.
Zaman Serileri Analizi
Zamana bağlı veri analizleri ve tahmin modelleri
ARIMA Modelleme
AutoRegressive Integrated Moving Average
- Trend ve mevsimsellik analizi
- Durağanlık testleri (ADF, KPSS)
- Model parametrelerinin belirlenmesi
- Model fit indekslerinin değerlendirilmesi
- Tahmin ve öngörü analizleri
- Artık analizi ve model doğrulama
*R ve Python yazılımları ile desteklenmektedir.
Diğer Zaman Serisi Teknikleri
- Seasonal Decomposition: Trend, mevsimsellik ayrıştırma
- Exponential Smoothing: Holt-Winters yöntemleri
- VAR Modelleri: Vector Autoregression
- Cointegration Analizi: Uzun dönem ilişkiler
- GARCH Modelleri: Volatilite modelleme
- Structural Break Tests: Yapısal kırılma testleri
*Proje karmaşıklığına göre özet bilgilendirme sunulmaktadır.
Çok Düzeyli Modeller (Multilevel Models)
Hiyerarşik veri yapıları için özel analiz teknikleri
Hiyerarşik Lineer Modelleme
HLM (Hierarchical Linear Modeling)
- İki düzeyli modeller (Level-1, Level-2)
- Random intercept modelleri
- Random slope modelleri
- Cross-level etkileşimler
- Intraclass correlation (ICC)
Örnek: Öğrenci (Düzey-1) → Sınıf (Düzey-2)
Uygulama Alanları
- Eğitim: Öğrenci-Sınıf-Okul
- Sağlık: Hasta-Bölüm-Hastane
- Örgütsel: Çalışan-Takım-Şirket
- Coğrafi: Birey-Mahalle-Şehir
- Longitudinal: Zaman-Birey-Grup
Analiz Süreci
- Veri yapısının incelenmesi
- Düzey belirleme ve gruplandırma
- Null model (boş model) kurma
- Random intercept model
- Random slope model
- Model karşılaştırmaları
*HLM, R (lme4) yazılımları kullanılmaktadır.
Boyut Azaltma ve Kümeleme Analizleri
Çok değişkenli veri setlerinde pattern keşfi ve veri azaltma
Principal Component Analysis (PCA)
Temel Bileşenler Analizi
- Eigenvalue ve scree plot analizi
- Component matrix yorumlama
- Variance explained hesaplama
- Component score hesaplama
- Boyut azaltma optimizasyonu
- Biplot görselleştirmeleri
Kullanım Alanları:
- Yüksek boyutlu veri setlerinde boyut azaltma
- Multicollinearity problemlerinin çözümü
- Veri görselleştirme için boyut azaltma
Kümeleme Analizleri
Cluster Analysis Teknikleri
- K-Means Clustering: Optimal küme sayısı belirleme
- Hierarchical Clustering: Dendrogram analizi
- Two-Step Clustering: Karma veri türleri
- DBSCAN: Yoğunluk tabanlı kümeleme
Değerlendirme Metrikleri:
- Silhouette coefficient
- Within-cluster sum of squares (WCSS)
- Calinski-Harabasz index
- Davies-Bouldin index
Diğer İleri Düzey Teknikler
Machine Learning
- Random Forest
- Support Vector Machines
- Logistic Regression (Advanced)
- Decision Trees
- Cross-validation
*Python/R ile özet analiz
Survival Analysis
- Kaplan-Meier survival curves
- Cox proportional hazards
- Log-rank tests
- Hazard ratios
- Time-to-event analysis
*Sağlık ve güvenilirlik analizi
Network Analysis
- Social network analysis
- Centrality measures
- Community detection
- Network visualization
- Graph metrics
*Sosyal ağ ve ilişki analizi
Measurement Models
- Item Response Theory (IRT)
- Rasch modeling
- Generalizability Theory
- Classical Test Theory
- Differential Item Functioning
*Ölçme ve değerlendirme
Kullandığımız Yazılım ve Araçlar
İstatistik Yazılımları
- SPSS: Temel ve orta düzey analizler
- R: İleri istatistik ve özel paketler
- Python: Machine learning ve data science
- HLM: Çok düzeyli modelleme
- Mplus: Yapısal eşitlik modelleme
- AMOS: SEM ve path analysis
Özel Kütüphaneler
R Packages:
- lme4 (Mixed models)
- forecast (Time series)
- caret (Machine learning)
- psych (Psychometrics)
- lavaan (SEM)
Python Libraries:
- scikit-learn, pandas, numpy
- statsmodels, scipy
Platform Desteği
- Windows: SPSS, HLM, AMOS
- MacOS/Linux: R, Python
- Cloud Computing: Büyük veri setleri
- Jupyter Notebooks: Reproducible research
- RStudio: R development environment
İleri Analiz Proje Süreci
1. Detaylı İnceleme
Veri yapısını, araştırma sorularını ve metodolojik gereksinimleri derinlemesine analiz ediyoruz.
2. Teknik Plan
En uygun analiz tekniklerini, yazılımları ve yaklaşımları belirleyerek detaylı plan hazırlıyoruz.
3. Uygulama
Uzman ekibimizle ileri düzey analizleri gerçekleştirip sonuçları doğruluyoruz.
4. Kapsamlı Raporlama
Metodoloji, sonuçlar ve yorumları içeren detaylı rapor ve kod dokümantasyonu sunuyoruz.
İleri Düzey Analiz İhtiyacınız mı Var?
Karmaşık veri analizleriniz için uzman ekibimizle görüşün