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, Jackknife, Örnekleme yöntemleri, Bootstrap method, Jackknife method, resampling methods, non parametric methods, bias estimation, non parametric satety regions, Bootstrap, Jackknife, Regression, Sampling methods
- Yıl: 2002
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Niğde Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- İngilizce öğretim elemanlarının alana özgü yapay zeka tutumlarını ve kullanımlarını ölçmeye yönelik ölçek geliştirme
Developing a scale to assess EFL instructors' ai use and domain-sensitive attitudes
ERTUĞRUL DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Eğitim ve Öğretimİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP ÖNEN
- Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti
AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal
DERYA KANDAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR
- En çok olabilirlik tahminlerinde yan azaltma yaklaşımı
Bias reduction approach in maximum likelihood estimates
SİMGE KAVAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERPİL AKTAŞ ALTUNAY
- Comparative study of federated learning for credit risk assessment and fairness evaluation
Federe öğrenmenin karşılaştırmalı çalışması: Kredi risk değerlendirmesi ve adalet ölçümü
MUSTAFA AKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
DR. RUŞEN HALEPMOLLASI