Regresyon analizinde çoklubağlantının incelenmesi
A Work on multicollinearity in regression analysis
- Tez No: 11637
- Danışmanlar: PROF. DR. SONER GÖNEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1990
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 49
Özet
REGRESYON ANALİZİNDE Ç0KLUBA?LANTININ İNCELENMESİ (Yüksek Lisans Tezi) Fa tma KIRKDEVELÎ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Şubat 1990 ÖZ Bu çalışmada, Regresyon Analizinde karşılaşılan açık layıcı değişkenler arasındaki çoklubağlantı (Mnlticollinearity) sorununun incelenmesine çalışılmıştır. Açıklayıcı değişken lerden bir ya da bir kaçının diğer açıklayıcı değişkenler tarafından iyi ''açıklandığı" zaman çoklubağlantı sorunu meydana gelmektedir, Çoklubağlantı f sonuçlarda istenmeyen özellikler oluşturmaktadır. Bu çalışmada, çoklubağlantı ve bununla ilgili olarak değişken seçimi incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
A WORK ON MULTICOLLINEARITY IN REGRESSION ANALYSIS (M.Sc. Thesis) Fatma KIRKDEVELÎ GAZÎ UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY February 1990 ABSTRACT In this study, we tried to examine the problem of nvulticoilinearity between the independent variables. The problem of muiticollinearity occur when one or more independent variables are well-defined by other independent variables. As a result of muiticoiiinearity some undesirable properties that appear in the results. And, in this study, we also examine multicollinearity and variable selection in regression analysis when multicoilinearity exist» 11:
Benzer Tezler
- Regresyon analizinde çoklu doğrusal bağlantı probleminin incelenmesi: Temel bileşenler
Investigation of multiple linear connection problems in regression analtsis: Principal components
EDA KARAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL ÖNER
- Çoklubağlantıya neden olan gözlemlerin belirlenmesi
Investigation of multicollinearity-influential observations
UFUK EKİZ
- Çoklu bağlantı durumunda makine öğrenimi tabanlı regresyon analizi yöntemleri
Machine learning-basel regression analysis methods in the presence of multicollinearity
TUBA BENEK ARSLAN
- Ridge ve liu regresyonda tavlama benzetimi optimizasyonu kullanılarak yanlılık parametrelerinin elde edilmesi ve bazı yanlılık parametreleri ile karşılaştırılması
Obtaining the biasing parameters using simulated annealing optimization in ridge and liu regression and comparing them with some biasing parameters
GİZEM İKLİL KOCASOY
- Çok değişkenli çoklu regresyon modelinin bulanık MINMAD problemi olarak modellenmesi ve global kriter yöntemiyle çözümü
Global criteria method for solving multivariate multiple regression model modelled as fuzzy MINMAD problem
DEMET BAKIN