Geri Dön

Aykırı gözlemlerin gruplar halinde varlığının çok değişkenli çoklu regresyon analizinde Bayesgil yaklaşım ile irdelenmesi

A Bayesian method to investigate group of observations which is in outlier in multivariate-multiple linear regression analysis

  1. Tez No: 133419
  2. Yazar: UFUK EKİZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜSLİM EKNİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

aykiri gözlemlerin gruplar halinde varliginin çok değişkenli çoklu regresyon analizinde bayesgil yaklaşim ile irdelenmesi (Doktora Tezi) Ufuk EKİZ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Mayıs 2003 ÖZET Çok değişkenli-çoklu regresyon analizinde, tesadüfi örneğin herhangi bir gerçeklenişinin aykırı gözlem içerip içermediğine ilişkin pek çok yöntem literatürde yer almaktadır. Bu tür gözlemlerin belirlenmesini sağlayacak bayesgil yaklaşımlar kabaca üç başlık altında toplanmaktadır. Bu başlıklardan birine uygun olarak, gerçekleşmiş ancak gözlenemeyen hatanın karesel formunun sonsal dağılımı üzerinden aykırı gözlemlerin tek tek irdelenmesi fikrine yönelik bayesgil bir yaklaşım, Varbanov(1998) tarafından ortaya atılmıştır. Tesadüfi örneğin herhangi bir gerçeklenişinde yer alan gözlemlerin tek tek aykırı olup olmadıklarının irdelenmesi, gizleme ve yanılgıya düşürme problemlerinin incelenmesi açısından yeterli değildir. Bu problemlerin varlığını ortaya koyabilmek, gözlemlerin gruplar halinde aykırı olup olmadıklarının irdelenmesi ile mümkün olabilmektedir. Bu amaçla Varbanov tarafından ileri sürülen yöntem, gruplar halinde gözlemlerin aykırı olduklarını irdelememize imkan verecek şekilde genişletilmiştir. Bilim Kodu : 406.01.01 Anahtar Kelimeler : Gerçekleşmiş ancak gözlenemeyen hata, Gizleme ve Yanılgıya-Düşürme Problemleri, Aykırı Gözlem Sayfa Adedi : 85 Tez Yöneticisi : Prof.Dr.Müslim EKNİ

Özet (Çeviri)

A BAYESIAN METHOD TO INVESTIGATE GROUP OF OBSERVATIONS WHICH IS AN OUTLIER IN MULTIVARIATE-MULTTPLE LINEAR REGRESSION ANALYSIS (Dr.Thesis) Ufuk EKİZ GAZİ UNIVERSITY INSTUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY May 2003 ABSTRACT In multivariate-muLtiple regression analysis, there are many methods in the literature to search whether there are outliers or not in the sample. Bayesian methods are used to and summarized in three groups. Varbanov(1998) proposed a bayesian method to investigate outlier observation individually. He proposed a posterior distribution for the mean squared error from of unobserved but realized error. To handle observations individually it is not satisfactory investigate masking and swamping problems. To show the presence of this problems, it is necessary to handle the observations as group to see whether the groups are outliers or not. Here, Varbanov's method is expanded to the multivariate-multiple regression and the expanded method is applied to the masking and swamping problems. Science Code : 406.01.01 Key Words ; Realizeted but unobserved error, Masking and Swamping Problems, outlier observation Page number : 85 Adviser : Prof.Dr.Müslîm EKNÎ

Benzer Tezler

  1. Zamansallık ve mekansallık bağlamında heterotopyaların sentaktik ve semantik irdelenmesi

    A syntactic and semantic research on the temporality and spatiality of heterotopias

    İLGİ HACIHASANOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER ÜNLÜ

  2. Marketing campaign management using machine learning techniques: An uplift modeling approach

    Makine öğrenimi teknikleri kullanılarak pazarlama kampanyası yönetimi: Artımlı modelleme yaklaşımı

    MELTEM SANİSOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HURİYE ŞEBNEM BURNAZ

  3. Minimum kovaryans determinantına dayalı sağlam diskriminant analizi

    Robust discriminant analysis based on minimum covariance determinant

    SERCAN SEZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NECLA GÜNDÜZ TEKİN

  4. Çok değişkenli veri analizi için robust metotların incelenmesi

    Investigation of robust methods for multivariate data analysis

    FİKRİYE KABAKCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜKSEL ÖNER

  5. Olimpik eğitim programları ve mülteciler için sosyal uyum ve sosyal sermaye inşası

    Olympic education programs and building social cohesion and social capital for refugees

    TUĞÇE KARAŞAHİNOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Öğretmenliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM YILDIRAN