Regresyonda yeniden örnekleme yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi
Comperative investigation of the resampling methods in regression analysis
- Tez No: 128922
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET YAYINTAŞ, YRD. DOÇ. DR. SUAT ŞAHİNLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Biology
- Anahtar Kelimeler: Bootstrap yöntemi, Jackknife yöntemi, Yeniden örnekleme yöntemleri, Parametrik olmayan yöntemler, regresyon, Parametrik olmayan güven aralıkları, Bootstrap method, Jackknife method, resampling methods, non parametric methods, bias estimation, non parametric satety regions
- Yıl: 2002
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Niğde Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Regresyon analizinde yeniden örnekleme yöntemlerinin incelenmesi amacıyla bootstrap ve jackknife yöntemleri ele alınmıştır. Bu yöntemler zaman serileri, simulasyon teknikleri, tek ve çok değişkenli istatistik analizler ve regresyon analizi gibi pek çok alanlarda uygulanmaktadır. Yeniden örnekleme yöntemleri özellikle en küçük kareler regresyon analizindeki hata değerleri ile ilgili varsayımların gerçekleşmediği durumlarda birer düzeltme yöntemi olarak da kullanılmaktadırlar. Çalışmada, Kayseri Doğum Hastanesinden elde edilen 2000-2001 yıllarındaki 320 hastaya ait anne yaşı (Xı), gebelik süresi (X2) ve bebeğin doğum ağırlıklarına (Y) ilişkin veriler kullanılmıştır. Önce klasik örnekleme yöntemleri ile elde edilen bu verilere ait en küçük kareler regresyon modeli ve ilgili parametre tahminleri hesaplanmış, daha sonra aynı verilere yeniden örnekleme yöntemleri uygulanarak elde edilen verilere ait en küçük kareler regresyon modeli ve ilgili parametre tahminleri tekrar tahmin edilmiş, böylece her iki şekilde elde edilen parametre tahminlerinin karşılaştırılması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, bootstrap and jackknife methods were taken up for investigation of the resampling methods in regression analysis. These methods have a many application areas suchas the time series, simulation technigues, unique and multiple variable analysis and regression analysis etc. In regression analysis, resampling methods are used as a correction method, in case of the error value hypotesis unrealized. In this work, the data which were taken in kayseri maternity Hospital from 320 patient mothers, whose ages, pregnancy time, and weigth of baby are Xi, X2 and Y, respectiveley, are used. First, the least sequare regression analysis model and its related parameters are determined from the data which were obtained with clasicall sampling method. Next, the same data are again used to obtain the least sequare regression model and its related parameters by aplying resampling methods. Then, these two results are compared.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Anomaly detection using machine learning techniques: A comparative study on first payment default prediction in retail loans
Yapay öğrenme yöntemleriyle anomali saptanması: Bireysel kredilerde ilk ödemede batma tahmini üzerine karşılaştırmalı bir çalışma
AHMET TALHA YİĞİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bankacılıkİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Genel liselerde bütçe yönetimine ilişkin karşılaştırmalı bir çözümleme
A comparative analysis of budget management in general high schools
ECE ÖZDOĞAN ÖZBAL
Doktora
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitim Yönetimi ve Politikası Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KASIM KARAKÜTÜK
- Sıklıkla kullanılan kayıp veri yöntemlerinin betimsel istatistik güvenirlik ve geçerlik açısından karşılaştırılması
Evaluation of commonly used missing data methods in terms of descriptive statistics, reliability and validity
MERVE ŞAHİN KÜRŞAD
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Eğitim ve ÖğretimAbant İzzet Baysal ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEKERİYA NARTGÜN
- Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems
Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması
AYKUT BEKE
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR