Parameters Estimation With Gibbs Sampling in Structural Equation Models

Abstract

Bu çalışmada, son yıllarda Yapısal Eşitlik Modellerinde kullanılan tahminleme yöntemlerinden olan Bayes tahminleme yöntemi incelenmiştir. Bayesci yaklaşımların kullanımındaki esneklik sayesinde YEM'de Markov Zinciri Monte Carlo yöntemleri kullanımı üzerine odaklanılmış ve bu konuda kapsamlı çalışmalar yapılmıştır. Çok geniş bir çalışma alanına sahip olan Bayesci istatistiğin Yapısal Eşitlik Modellemesi yaklaşımında, çeşitli veri setleri ve model türleri ile analiz yapabilmesinin yanında, örneklem büyüklüğünde de bir kısıtlaması bulunmamaktadır. Bu çalışma kapsamında, Bayesci yaklaşımlardan Markov Zinciri Monte Carlo yöntemlerinden olan Gibbs Örneklemesi yaklaşımı aktarılmaya çalışmıştır.Bu çalışmanın uygulama bölümünde YYÜ öğrencilerine kırmızı et tüketim tercihlerinin sorulduğu anket verilerinden yararlanılmış, kuramsal model oluşturulmuş ve Gibbs örnekleme yöntemi ile analiz edilmiştir.

In this study, Bayes estimation method being one of the estimation methods recently used in Structural Equation Models is examined. Due to the flexibility in use of Bayesian interpretation, it is focused on use of Markov chain Monte Carlo method in Structural Equation Models and comprehensive studies are performed in this subject. Bayesian statistics, which have a very broad field of study, have no limitation in sampling size beside ability of performing analyses with several data sets and model types. In scope of this study, Gibbs sampling approach that is a Markov chain Monte Carlo method of Bayesian interpretation is discussed.In the application side of the study, inquiry data collected from the students of Yuzuncu Yil University on preferences of red meat consumption is employed; a theoretical model is constituted and analyzed by Gibbs sampling method.Keywords: Structural Equation Modelling, Bayesian interpretation, Markov chain Monte Carlo method, Gibbs sampling.