Authors |
|
|||||||
|
||||||||
Supporting Institution |
: | |||||||
|
||||||||
Project Number |
: | |||||||
|
||||||||
Thanks |
: |
Cover Download | Context Page Download |
Taner TUNÇ 1 , Yüksel ÖNER2
Birimlerin belli sayıda özelliğini kullanarak, bu birimlerin birbirine benzerliklerine göre iki veya daha fazla gerçek gruba ayrılmasında ya da optimal düzeyde sınıflanmalarını sağlayacak fonksiyon veya fonksiyonların elde edilmesine çok değişkenli istatistiksel analizlerden yararlanılmaktadır. Bu çalışmada kümeleme analizi ve diskriminant analizi kullanılmış ve bu istatistiksel analizler, AB’ye üye 27 ülke ile Türkiye’ye ait 25 sosyo-ekonomik değişken üzerinde uygulanmıştır. Bu ülkelerin birlik içerisinde nasıl bir sınıflama yapısı ile bir araya geldikleri incelenmiştir.
Keywords
Diskriminant Analizi,,
Kümeleme Analizi,
Uzaklık,
Avrupa Birliği(AB),
Üyelik,
Taner TUNÇ 1 , Yüksel ÖNER1
Having used to certain number of the characteristics of the items, a multivariate statistical analysis are used in order to obtain a function or several functions which enable them to be classified in an optimal level or divide them into two or more groups according to their similarities. In this study, cluster analysis and discriminant analysis have been used and these statistical analyses have been applied to 27 countries in European Union (EU) and Türkiye with 25 socio-economic variables. It has been analyzed that how these countries have been classified in the union.
Keywords
Cluster Anlaysis,
Discriminant Analysis,
Distance,
European Union (EU),
Membership,
Authors |
|
|||||||
|
||||||||
Supporting Institution |
: | |||||||
|
||||||||
Project Number |
: | |||||||
|
||||||||
Thanks |
: |