Geri Dön

Regresyon analizinde çoklubağlantının incelenmesi

A Work on multicollinearity in regression analysis

  1. Tez No: 11637
  2. Yazar: FATMA KIRKDEVELİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SONER GÖNEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1990
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2020

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜKSEL ÖNER

  2. Çoklubağlantıya neden olan gözlemlerin belirlenmesi

    Investigation of multicollinearity-influential observations

    UFUK EKİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜSLİM EKNİ

  3. Çoklu bağlantı durumunda makine öğrenimi tabanlı regresyon analizi yöntemleri

    Machine learning-basel regression analysis methods in the presence of multicollinearity

    TUBA BENEK ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELTEM EKİZ

  4. 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

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERAL EBEGİL

  5. 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

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. AYŞEN APAYDIN