Geri Dön

Regresyonda model seçimi ve yapısal değişiklik

Structural change and model selection in regression

  1. Tez No: 134225
  2. Yazar: AYDIN KARAKOCA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AŞIR GENÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Regresyon Modelleri, Yapısal Değişiklik, Tanımlama Hataları, Model Seçimi, Regression Models, Structural Change, Specification Errors, Model Selection. n
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 115

Özet

ÖZET Yüksek Lisans Tezi REGRESYON MODELLERİNDE YAPISAL DEĞİŞİKLİK VE MODEL SEÇİMİ Aydın KARAKOCA Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Danışman: Yard. Doç. Dr. Aşır GENÇ 2003, 107 Sayfa Jüri : Yard. Doç. Dr. Aşır GENÇ Yard. Doç. Dr. M. Fedai KAYA Yard. Doç. Dr. Abdurrahman TOZLUCA Regresyon analizi günümüzde bir çok uygulamalı bilim dalında kullanılmaktadır. Yapılan çalışmalar sonunda regresyon modellerinden en etkin biçimde faydalanmak için regresyon modellerinde dikkat edilmesi gereken hususlar vardır. Bunlar, modelde tanımlama hatası yapılmaması, modelde yapısal değişiklik varsa bunun dikkate alınması ve nihayetinde modelin doğru seçilmiş olmasıdır. Bu çalışmada DPT' den alınan ihracat verileri için yapısal değişiklik ve model seçimi kriterlerinin bir uygulaması yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT MS Thesis STRUCTURAL CHANGE AND MODEL SELECTION IN REGRESSION MODELS Aydın KARAKOCA Selçuk University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Statistics Supervisor: Assist. Prof. Dr. Aşır GENÇ 2003, 107 Page Jury : Assist. Prof. Dr. Aşır GENÇ Assist. Prof. Dr. M. Fedai KAYA Assist. Prof. Dr. Abdurrahman TOZLUCA Nowadays regression analysis is used in many applied scientific branches. As a result of these studies to benefit from regression models in most effective way there are some necessary matters to be cautiously in regression models. These matters are having no specification error in model and structural change in variables to be taken cautiosly and then a correct model is selected. In this study an application on taken from The State Planning Organization import data for evaluating structural change and model selection criteria is made.

Benzer Tezler

  1. Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques

    Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    AHAMADI ABDALLAH IDRISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  2. İşletmelerde rekabet üstünlüğü sağlamaya yönelik inovasyon stratejileri ve ürün inovasyonu modelleri: İstanbul ayakkabı endüstrisinde bir araştırma

    Innovation strategies and product innovation models intended for providing a competitive advantage in enterprises: A research in İstanbul footwear industries

    CENGİZ KASTAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İşletmeİstanbul Aydın Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AKIN MARŞAP

  3. Dynamic numerical analysis of typical monopile foundations for offshore wind turbine applications

    Deniz rüzgar türbini uygulamaları için tipik tek kazıklı temellerin dinamik sayısal analizi

    ABDUH KIWANUKA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İnşaat MühendisliğiMersin Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR LÜTFİ ERTUĞRUL

  4. Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı

    Design of PID controller via support vector regression

    KEMAL UÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE

  5. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR