Logo Logo
  • Ana Sayfa
  • Hakkında
  • Kategoriler
    • Genel
    • İstatistik
    • Makine Öğrenme
    • Model Geliştirme
    • Sağlık
    • Teknoloji
  • Tüm Yazılarım
  • İletişim

İletişim

  • Email buluttevfik@gmail.com

Site Haritası

  • Ana Sayfa
  • Hakkında
  • İletişim

Sosyal Medya Adresleri

Bulut Endeksi (BE)’nin Diğer Çok Kriterli Karar Verme Modellerine Göre Avantajları

  • ANA SAYFA
  • Blog Details
Temmuz 16 2017
  • Model Geliştirme

Uzmanlık tezimin de bir parçası olan bu endeksin geliştirilmesinin ilk adımı bundan 4 yıl öncesine (2013 yılına) dayanmaktadır. Ancak zamanla üzerinde çalışarak ve testler yaparak çok daha iyi bir duruma getirildi. Diğer taraftan, bu endeksin çok kriterli karar verme problemlerinin çözümünde kullanılabileceğini bilmiyordum. İlk etapta böyle bir kaygım da yoktu finansal performans analizi konusu hariç. Ancak, ÇKKV modellerini inceledikten sonra geliştirdiğim endeksin ÇKKV problemlerinin çözümünde de kullanılabileceğini ve onların bazı eksikliklerini giderdiğini de öğrenmiş oldum. BE endeksinin diğer çok kriterli karar verme (ÇKKV) modellerine göre avantajları şöyle sıralanabilir:

  1. Diğer ÇKKV yöntemleri tek yönlü eşitsizliklerdeki referans değerleri dikkate almazken geliştirilen endeksle bu özellikteki eşitsizliklerin referans değerleri de dikkate alınmaktadır. Burada eğer referans değerler (aralık değerleri) dikkate alınmayıp diğer ÇKKV yöntemleri gibi maksimum ve minimum prensibine dayalı olarak sisteme sokulursa hatalı sonuçlar elde edilecektir. Şöyle ki, burada cari oranın literatürde geçen standart değeri asgari 1 ise minimum alınması da maksimum alınması da hatalı olacaktır. Somutlaştırmak gerekirse, söz konusu değerin maksimum alındığını ve alternatiflere ait değerlerin 1’in altında olduğunu varsayalım. Bu durumda 1’in altında en yüksek değerin en iyi değer olduğu değer, hem referans değerlerini dikkate alan hem de kriter değerlerinden sapmaları dikkate alan bir dizayna ihtiyaç duyulmaktadır ki diğer ÇKKV modelleri bu durumu göz ardı etmektedir ve bu durumlarda eksik kalmaktadır. Diğer bir deyişle, diğer ÇKKV modelleri maksimum ve minimum değerler prensibine dayalı olarak işlem görmektedir. Dolayısıyla, sisteme sokulacak değerlerin ya da göstergelerin referans değerlerinin dikkate alınması gerekir ve elde edilen değerlerin başlangıçta referans değerlerden farkı alınarak sisteme sokulması gerekir. Referans değerleri dikkate almayan modeller kullanılırsa elde edilen sonuçlar hatalı sonuçlar ortaya koyacaktır. Dolayısıyla, modelin çıktılarına göre hatalı bir karar verilmiş olacaktır.
  2. Geliştirilen modelle aynı zamanda ÇKKV yöntemi endeks düzeyine indirgenmiş oldu. Dolayısıyla, elde edilen sonuçların herkes tarafından yorumlanması daha da kolaylık kazandı. Diğer çok kriterli karar verme modellerinden bir diğer farkı ise bu modelde matrisin satırlarında kriterlere, sütunlarında ise alternatiflere yer verilmesidir. Diğer modellerde ise matrisin satırlarında alternatiflere, sütunlarında ise kriterlere yer verilmektedir.
  3. Finansal analizlerde kullanılması halinde alt endekslerin de değerlendirilmesine imkan tanır. Şöyle ki, genel performans endeksinde diğerlerine göre en iyi durumda olan bir alternatif diğerlerine göre karlılık, verimlilik, likidite gibi alt endekslerde en iyi durumda olmayabilir. Bu endeksle üst seviyede ve alt seviyede durum değerlendirilmesine de imkan tanınmaktadır.
  4. Bu yöntemde diğer yöntemlerde olmayan mutlak eşleştirme sağlanarak değerlerin matris düzeni bozulmadan kendi aralarında yer değiştirilmesine imkan tanınır. Örneğin, literatürde minimum ya da maksimum olması istenen değerleri tersine sıralama yaparak mutlak eşleştirme sağlanır. Söz gelimi en basit ifadeyle;
    -1 2 10 20

    değer serisinde literatürde minimum olması istenen değerler aranıyorsa yeni durumda ikinci satırda gibi bir sıralama yapılması gerekecektir;

    -1 2 10 20
    20 10 2 -1

    Görüleceği üzere maksimum olan değerler yeni durumda olması gerektiği gibi yani minimum olduğu görülmektedir. Bu sayede verilerde bozulma olmadan elde edilecek sonuçların güvenirliği ve keskinliği artırılmış olur.

  5. Endeks özelliği itibariyle dinamik bir yapıya sahip olduğu için her zaman güncel değerlere göre analize de imkan tanır. Diyelim ki, 2016 yılına ait performans analizi yaptınız. Değerlendirilecek endeks puanı 124 oldu. Burada 124 endeks puanına ulaşılırken şöyle bir yol izlenir; o yıl için baz alınmış ve her bir kritere ait sadece en iyi değerler referans değer olarak alınıp toplandıktan sonra 124 endeks puanı elde edilir. Yeni yapılacak söz gelimi 2017 yılı analizinde her bir kritere ait en iyi değerler de değişeceği için endeks puanı de değişmiş olacaktır. Dolayısıyla, t yılına ait bir alternatifin kriterlerinin puanları ile t+1 yılına ait kriterlerin puanları da bu sayede endeks puanı, kriter puanları ve kriterlere ait referans değerleri düzeyindeki trendler de karşılaştırılmış olur.

Faydalı olması dileğiyle..

Not: Kaynak gösterilmeden alıntı yapılamaz.

Önceki yazı Sonraki Yazı

Yorum Yaz Cevabı iptal et

Son Yazılar

  • Kanada Sağlık Sisteminde Bekleme Süreleri
  • Araştırma Metodolojisi Notları-II
  • Araştırma Metodolojisi Notları-I
  • Microsoft Excel’de Bulut Endeks-Beta [BE-β] Simülasyonu
  • R’da Statik ve Dinamik Haritalama Vaka Çalışmaları: Türkiye Örneği

Son Yorumlar

  1. Küresel İnovasyon Endeksi 2021 Yılı Raporu ve Türkiye - winally.com - Küresel İnovasyon Endeksi’nde Türkiye Ne Durumda?
  2. R’da Birliktelik Kuralları | canözkan - Apriori Algoritması Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Apriori Algorithm
  3. Tevfik BULUT - Python’da Şans Oyunları Perspektifinden Olasılık : Probability from Perspective of the Chance Games in Python
  4. Ahmet Aksoy - Python’da Şans Oyunları Perspektifinden Olasılık : Probability from Perspective of the Chance Games in Python
  5. Tevfik BULUT - Z Tablosuna Göre Güven Aralığının Hesaplanmasına Yönelik Bir Simülasyon Çalışması: A Simulation Study for Calculating Confidence Interval by Z Table

Arşivler

  • Ocak 2023
  • Ekim 2022
  • Eylül 2022
  • Nisan 2022
  • Mart 2022
  • Ekim 2021
  • Eylül 2021
  • Ağustos 2021
  • Temmuz 2021
  • Haziran 2021
  • Mayıs 2021
  • Nisan 2021
  • Şubat 2021
  • Ocak 2021
  • Aralık 2020
  • Kasım 2020
  • Ekim 2020
  • Eylül 2020
  • Ağustos 2020
  • Temmuz 2020
  • Haziran 2020
  • Mayıs 2020
  • Nisan 2020
  • Mart 2020
  • Şubat 2020
  • Ocak 2020
  • Aralık 2019
  • Kasım 2019
  • Ekim 2019
  • Eylül 2019
  • Ağustos 2019
  • Mayıs 2019
  • Şubat 2019
  • Aralık 2018
  • Eylül 2018
  • Ağustos 2018
  • Temmuz 2018
  • Mayıs 2018
  • Nisan 2018
  • Ekim 2017
  • Temmuz 2017
  • Haziran 2017
  • Mayıs 2017
  • Ocak 2017

Kategoriler

  • Genel
  • İstatistik
  • Makine Öğrenme
  • Model Geliştirme
  • Sağlık
  • Teknoloji

Kategoriler

  • Genel
  • İstatistik
  • Makine Öğrenme
  • Model Geliştirme
  • Sağlık
  • Teknoloji

Etiketler

Accuracy Basit Tesadüfi Örnekleme Bernoulli Olasılık Dağılımı Confusion Matrix Coronavirus Doğruluk Doğruluk Oranı Dünya Sağlık Örgütü EDA Epidemi Epidemiyology Epidemiyoloji Exploratory Data Analysis Exploratory Data Analysis (EDA) F1 Forecast Keşifsel Veri Analizi Kitle Olasılık Fonksiyonu Koronavirüs Koronavirüs Salgını Olasılık Olasılıklı Örneklem OSB Pandemi Point Estimation Point Forecast Prevalance Prevalans Probability Sampling R Recall Salgın Sağlık Bakanlığı Simple Random Sampling Tahmin TBATS TURKEY TÜRKİYE Veri Madenciliği WHO World Health Organization Yapay Zeka ÇKKV Örneklem Örneklem Büyüklüğü
Logo

Burada, gazete ve dergilerde yayınlanan çalışmalarımın tamamı çalışmakta olduğum kurumdan bağımsız olarak özel hayatımda yaptığım çalışmalardır. Dolayısıyla, burada yer alan çalışmalardan emeğe saygı adına kaynak gösterilmesi suretiyle azami ölçüde herkes yararlanabilir.

Site Haritası

  • Ana Sayfa
  • Hakkında
  • Blog
  • İletişim

Linkler

  • winally.com

Bana Ulaşın

Bu sayfa, bazı temel bilgilerin ve bir iletişim formunun yer aldığı bir iletişim sayfasıdır. Suç teşkil edecek, yasadışı, tehditkar, rahatsız edici, hakaret ve küfür içeren, aşağılayıcı, küçük düşürücü, kaba, müstehcen, ahlaka aykırı, kişilik haklarına zarar verici ya da benzeri niteliklerde içeriklerden doğan her türlü mali, hukuki, cezai, idari sorumluluk içeriği gönderen Kişilere aittir.

  • Email: buluttevfik@gmail.com

© Copyright 2022 Tevfik Bulut