Lineer regresyonda ridge tahmin edicileri ve bir uygulama
Ridge estimation in linear regression and an application
- Tez No: 134203
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. AŞIR GENÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Çok Değişkenli Lineer Regresyon, Çoklu Doğrusal Bağlantı, Temel Bileşenler Regresyonu, Ridge Regresyon, Doğrusal regresyon, Regresyon, Çoklu bağlantı, Multiple linear regression, Multi Collinearity, Principal Components Regression, Ridge Regression, Linear regression, Regression, Multicollinearity
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi LİNEER REGRESYONDA RIDGE tahmin edicileri VE BİR UYGULAMA Alper SİNAN Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Danışman : Yrd. Doç. Dr. Aşır GENÇ 2003, 101 Sayfa Jüri: Yrd. Doç. Dr. Aşır GENÇ Yrd. Doç. Dr. M. Fedai KAYA Yrd. Doç. Dr. Hasan KÖSE Gözlem ve deney sonuçlarını değerlendirebilmek amacıyla geliştirilen modelleme tekniklerinden en çok kullanılanı regresyon tekniğidir Y = X/3 + e olarak yazılabilen çok değişkenli regresyon modelinin geçerliliğinden bahsedebilmemiz için sağlanması gereken bazı temel varsayımlar vardır. Bu çalışmada, model varsayımlarından olan bağımsız değişkenlerin doğrusal bağlantılı olmaması varsayımının sağlanmadığında yani X matrisinin bazı kolonları arasında doğrusal bağımlılık olduğunda ortaya çıkan çoklu doğrusal bağlantı problemi ve bu problemin doğurduğu sonuçları gidermek için kullanılan yöntemlerden biri olan Ridge regresyon yöntemi ele alınmış ve otomotiv sektöründeki üretim ile ilgili veriler kullanılarak bir uygulama yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Master Thesis RIDGE ESTIMATION IN LINEAR REGRESSION AND AN APPLICATION Alper SİNAN Selçuk University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Statistics Supervisor: Assist. Prof. Dr. Aşır GENÇ 2003, 101 Page Jury: Assist. Prof. Dr. Aşır GENÇ Assist. Prof. Dr. M. Fedai KAYA Assist. Prof. Dr. Hasan KÖSE The most popular modelling technique by the aim of evaluating observations and experiment results is regression technique. For having some idea about validity of multivariate regression model written as Y = X/? + £ some basic assumptions must be satisfied. In this study in the case of collinearity between independent variables assumption is not satisfied that is if there is any linear dependency between some columns in X design matrix multicollinearity problem exists. Ridge regression technique shown in this study which is one of the usable techniques to solve collinearity problem and application is made by using data in the production of automotive industry.
Benzer Tezler
- Ridge ve liu regresyonda tavlama benzetimi optimizasyonu kullanılarak yanlılık parametrelerinin elde edilmesi ve bazı yanlılık parametreleri ile karşılaştırılması
Obtaining the biasing parameters using simulated annealing optimization in ridge and liu regression and comparing them with some biasing parameters
GİZEM İKLİL KOCASOY
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- Extreme learning machine based on L1 and L2 norms
L1 ve L2 norma dayalı aşırı makine öğrenmesi
HASAN YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2020
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU
- Lineer karma modellerde parametre tahmini ve sonuç çıkarım
Parameter estimation and inference in linear mixed models
ÖZGE KURAN
Doktora
Türkçe
2017
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU
- Comparison of restricted and unrestricted estimators in the multiple linear regression analysis
Çoklu doğrusal regresyon analızınde kısıtlı ve kısıtsız tahmin edicilerin karşılaştırılması
ISRAA SHALTOOT
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İstatistikEskişehir Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEVİL ŞENTÜRK