Geri Dön

Stochastic and non-stochastic covariates in binary regression

Bağımsız değişkenlerin stokastik ve stokastik olmadığı durumlarda ikili regresyon

  1. Tez No: 123421
  2. Yazar: EVRİM ORAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY, PROF. DR. MOTİ LAL TİKU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: İkili regresyon, Uyarlanmış en çok olabilirlik tahmin edicileri, Sağlamlık. Ortak, Binary regression, Modified maximum likelihood estimators, Robustness
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 191

Özet

BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLERİN S TO KASTİ K VE STOKASTİK OLMADIĞI DURUMLARDA İKİLİ REGRESYON Evrim Oral Hacettepe Üniversitesi, İstatistik Bölümü, İstatistik Teorisi Anabilim Dalı ÖZ Olabilirlik denklemlerinin çözümleri genellikle sorunludur, dolayısıyla da en çok olabilirlik tahmin edicilerinin elde edilmesi zordur. 1967 yılında M. L. Tiku, bu zorluğu ortadan kaldırmak için olabilirlik denklemlerini sıralı istatistikler cinsinden ifade edip çözümü zorlaştıran terimleri doğrusal hale getirerek uyarlanmış en çok olabilirlik tahmin yöntemini geliştirmiştir. Bu yöntem artık istatistikte yerleşmiş bir yöntem olup uyarlanmış en çok olabilirlik (MML) tahmin edicileri dediğimiz basit, tek ve etkin tahmin edicileri vermektedir. Gerçekte, MML tahmin edicileri asimtotik olarak tam etkindirler. 1997 yılında M. L. Tiku ve D. C. Vaughan bu yöntemi ikili regresyonda lojistik olmayan olasılık yoğunluk fonksiyonlarına genişletmek için kullanmışlardır. İkili regresyonda genellikle z = y0+y1x ve f(u) lojistik olasılık yoğunluk fonksiyonu iken koşullu beklenen değerin E(Y|X = x)= fMf(u)du olduğu varsayımı yapılmaktadır. X değişkeninin de sabit olduğu varsayılır. Bu çalışmada yukarıda verilen doğrusal ilişki daha yüksek dereceden z = y0 +y1x + y2x2+...+YpXp (x>0) ilişkisine genişletilerek MML tahmin edicileri çıkarsanmış ve bunların özellikleri incelenmiştir. Daha da önemli olarak ikili regresyonda uygulamalarda oldukça gerçekçi bir durum olan rasgele bağımsız değişken durumunu sunulmuş ve MML tahmin edicileri çıkarsanıp bu tahmin edicilerin etkinlik ve sağlamlık özellikleri incelenmiştir. Ayrıca hipotez testi yöntemleri de geliştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, X değişkeninin sabit varsayıldığı duruma göre daha üstün niteliklere sahiptir. Çalışmada incelenen yöntemler güvenilir gerçek hayat verilerine de uyarlanmıştır.

Özet (Çeviri)

STOCHASTIC AND NON-STOCHASTIC COVARIATES IN BINARY REGRESSION Evrim Oral Hacettepe University, Department of Statistics ABSTRACT The maximum likelihood equations are generally intractable and, therefore, the maximum likelihood estimators (MLE) are elusive. To rectify this situation, M. L. Tiku in 1967 developed the method of modified maximum likelihood estimation by first expressing the maximum likelihood equations in terms of order statistics and then linearizing the intractable terms. The method is now well established and gives estimators (called MMLE) which are simple, unique and highly efficient. In fact, they are asymptotically fully efficient. M. L. Tiku and D. C. Vaughan in 1997 used the method to extend the techniques of binary regression to nonlogistic density functions. Traditionally in this area, the assumption has been that the conditional expectation is E(Y|X = x)= jzwf(u)du where z = y0+y1x and f(u) is the logistic density. The variable X has been assumed to be nonstochastic. In this thesis, we extend the methodology to a higher order relationship z=Yo+YiX+Y2x2+... + YpXp (x>0). We derive the MMLE and study their properties. Most importantly, we introduce stochastic covariates in binary regression which is a very realistic situation in most practical applications. We derive the MMLE and study their efficiency and robustness properties. We also develop hypothesis testing procedures. The results obtained are enormously superior to those confined to nonstochastic covariates. The applications of the techniques are illustrated by authentic real-life data. tc YOKSEKö?Rrr !m Kamım DOKÜMANTASYON MERKEZİ III

Benzer Tezler

  1. Tez No

    713242

    Longitudinal and survival statistical methods with applications in renal medicine

    Böbek tıbbı uygulamaları ile boylamsal ve sağkalım istatistiksel yöntemler

    ÖZGÜR ASAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    BiyoistatistikLancaster University

    Tıp Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. PETER JOHN DIGGLE

  2. Tez No

    453412

    Using genetic algorithms for order selection in fractional polynomials

    Kesirli polinomlarda kuvvet seçimi için genetik algoritmaların kullanımı

    BARNABE NDABASHINZE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLESEN ÜSTÜNDAĞ ŞİRAY

  3. Tez No

    325556

    Interest rate modelling and bond portfolio selection

    Faiz oranı modellemesi ve bono portföyü yönetimi

    OĞUZ KAAN DRAĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    MaliyeBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. WOLFGANG HÖRMANN

  4. Tez No

    389356

    İlk varış zamanlarından sismik ortama ait istatistiksel parametrelerin kestirilmesi

    Estimating medium statistical parameters using first arrival travel times

    DENİZ VARILSÜHA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE KAŞLILAR ŞİŞMAN

  5. Tez No

    153174

    Analysis of stochastic and non-stochastic volatility models

    Stokastik ve stokastik olmayan varyans modellerinin analizi

    PELİN ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖZTAŞ AYHAN

    ZAFER ALİ YAVAN

Geri Dön