Geri Dön

Çok değişkenli lineer regresyon modelleri

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 12905
  2. Yazar: HALİM ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. CEMİL YAPAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Doğrusal regresyon modelleri, Çok değişkenli regresyon, Linear regression models, Multivariate regression
  7. Yıl: 1991
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Regresyon kavramı, bağımsız (bilinen) değişkenlerden hareketle bağımlı (bilinmeyen) değişkenlerin durumunu tahmine izin veren bir modeli ortaya koymayı içerir. Çalışmamızda, değişkenler arasındaki fonksiyonel ilişki modelinden yararlanarak regresyon parametrelerinin tahmini ile ilgili yöntemler ve bunlara ait bazı özellikler incelenmektedir. Ancak konunun çok geniş oluşu nedeni ile sadece lineer ilişki üzerinde duracağız. Klasik lineer regresyon modelinde tahmin etme problemi“En küçük kareler”ve“Likelihood”tahmin yöntemleriyle incelenmektedir.“Li kelihood Oran Testleri”ve regresyon parametreleriyle ilgili sonuçlar verilmekte, model uygunluğunun kontrolü açıklanmakta ve lineer reg resyon modeli en genel hali ile incelenmektedir.

Özet (Çeviri)

SUMMARY The concept of regression includes the process of constructing a model which enables one to estimate predictor (unknown) variables from response (known) variables. In our study, we investigated the methods and some of their properties related with estimation of regression parameters by using the model which exhibits the functional relation between the variables. However, we restricted ourselves only to linear relations since the subject is quite wide. The estimation problem in classical linear regression model has been investigated by using the“Least squares”and the“Likelihood”metdods. Some results related with“Likelihood Ratio Tests”and regression parameters have been given, model checking for fitness has been explained and linear regression model has been examined in its most general form.

Benzer Tezler

  1. Dünya ekonomilerinde imalat sektörü üretkenlik yakınsaması: Global panel veri analizi

    Manufacturing sector productivity convergence across world economies: Global panel data analysis

    YELİZ DANIŞMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    EkonomiAnkara Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKMEN GÖKSEL

  2. Kurumsal sürdürülebilirliğin finansal performans üzerindeki etkisinde Ar-Ge yoğunluğunun aracı rolü

    The mediating role of R&D intensity in the effect of corporate sustainability on financial performance

    SAMİ ÖZCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikMarmara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR ÇAKIR

  3. Modeling of exchange rates by multivariate adaptive regression splines and comparison with classical statistical methods

    Çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri ile döviz kuru modellenmesi ve klasik istatistiksel yöntemlerle karşılaştırılması

    ECE KÖKSAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    EkonomiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Finansal Matematik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER

  4. Performance assessment of a binary cycle geothermal power plant

    Çift akışkanlı bir jeotermal güç santralının performans değerlendirmesi

    MURAT KARADAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Enerjiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Enerji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN MURAT ÇELİK

    PROF. DR. GÜLDEN GÖKÇEN AKKURT

    PROF. DR. MACİT TOKSOY

  5. Turbocharger inlet temperature observer model for diesel internal

    Dizel içten yanmalı motorlarda turboşarj giriş sıcaklığı izleyici modeli

    ÖMER EREN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATA MUGAN