Geri Dön

Doğrusal regresyonda sağlam kestirim yöntemleri ve karşılaştırılmaları

Robust estimation techniques in linear regression and their comparisons

PDF İndir

  1. Tez No: 131287
  2. Yazar: LATİF ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR KIROĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: sağlam regresyon, sağlam kestiriciler, benzetim, aykırı gözlem, LMS, LTS, robust regression, robust estimators, simulation, leverage point, LMS, LTS
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uygulamalı İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 137

Özet

Bu çalışmada, doğrusal regresyon çözümlemesinde en küçük kareler yöntemine alternatif olmaktan öte, EKK yönteminin uygulanmasındaki bazı varsayımlardan sapmaların olduğu durumlarda uygulanan sağlam regresyon yöntemlerinin en iyi doğrusal yansız birer kestirici olduklarının benzetim ve sayısal verilerle gösterilmesi amaçlandı. Birinci Bölüm' de regresyon çözümlemesi yöntemine giriş yapılarak genel bilgiler yanında EKK yönteminin varsayımları ve bu yöntemle yapılacak doğrusal regresyon çözümlemesi genel hatlarıyla kısaca incelenmiştir. İkinci Bölüm' de sağlam kestiricilerin tarihsel gelişimi, bu yöntemlerin amaçlan, gerekliliği ve başarımlarıyla birlikte, bu yönteme dahil olan bazı sağlam kestiricilerin tanımlamaları yapılmış ve özellikleri incelenmiştir. Üçüncü Bölüm' de benzetim çalışması için EKK, LMS (Least Median of Square) ve LTS (Least Trimmed Square) regresyon çözümleme yöntemleri için QBX programlama dilinde benzetim programı hazırlanmış ve bu programdan normal,üstsel ve düzgün dağılımlarının çeşitli parametre değerleri için sonuçlar alınarak bu sonuçlar girdi değerleriyle karşılaştırılıp bu yöntemlerin yansızlıkları gösterilmeye çalışılmıştır. Devamında, S-PLUS, PROGRESS ve benzetim programları kullanılarak turizm verileri ile EKK, M, S, LMS ve LTS kestirim yöntemlerinin aykırı değerler karşısındaki davranışları ve parametreleri incelenerek karşılaştırmalar yapılmıştır. Dördüncü Bölüm'de ise benzetim çalışmasının ve sayısal veriler ile yapılan uygulamanın sonuçlan tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

This study's aim is to view and analyse in simulation and numeric data the best linear unbiased property of robust regression methods, especially when there are deviations from assumptions of ordinary least square(OLS). This does not mean that robust methods are alternatives of OLS. The first chapter, begins with regression analysis and assumptions of OLS methods are given in general. In the second chapter, historical developments, aims, necessity and success of robust methods investigated. Beside, properties of some robust estimators are defined and analysed. In the third chapter, using QBX programming language simulation programs are edited for OLS, Least Median of Square(LMS) and Least Trimmed Square(LTS). By running this programs, normal, exponential and uniform distributions for different parameters are taken and the results are compared with inputs. Unbiasedness of this methods are shown. Using S-PLUS, PROGRESS and simulation programs with tourism data, the behaviour of OLS, M, S, LMS and LTS methods against leverage points and their parameters are investigated and compared. In forth part, the result of simulation study and the application with real data are discussed.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    587721

    Doğrusal regresyonda Ridge,liu ve LASSO tahmin edicileri üzerine bir çalışma

    A study on Ridge, Liu and LASSO estimator in linear regression

    AYŞE KÜÇÜK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERAL ÇETİN

  2. Tez No

    647119

    Doğrusal olmayan regresyonda otokorelasyon ve aykırı değer varlığında sağlam kestirim yöntemleri

    Robust estimation methods in nonlinear regression in presence of autocorrelation and outlier

    SERENAY KÜÇÜK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BARIŞ AŞIKGİL

  3. Tez No

    266377

    Çoklu doğrusal regresyonda bazı sağlam yöntemlerin incelenmesi

    Evaluation of some robust methods in multiple linear regression

    REFİYE ŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM ALPU

  4. Tez No

    169169

    Design and application of radial basis function support vector machines for regression

    Radyal tabanlı fonksiyon destek vektör makinelerinin regresyon için tasarımı ve uygulamaları

    DOĞAN BAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  5. Tez No

    389385

    A review and evaluation of development in exploration, production, reserves estimation, and research efforts for shale gas and oil

    Şeyl gazı ve petrolü için arama, üretim, rezerv kestirimive araştırma çalışmalarının incelenmesi ve değerlendirilmesi

    OSMAN MOHAMMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM METİN MIHÇAKAN

Geri Dön