Bootstrap yöntemler ve doğrusal regresyon modellerine uygulanması
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 135364
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ENİS SINIKSARAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2002
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 140
Özet
oz Bootstrap, tahmincilerin istatistiksel doğruluklarının değerlendirilmesinde başvurulan bilgisayar temelli bir yöntemdir. Bootstrap yönteminde orijinal örneklemden iadeli çekilişlerle oluşturulan yeni örneklemlerin her birinden ilgilenilen tahmincinin değeri hesaplanır. Böylelikle tahmincinin suni bir örnekleme dağılımı yaratılır ve bu dağılıma dayanarak gerekli çıkarsamalar yapılır. Bu tezde bootstrap yöntemler çeşitli uygulama alanlarında ele alınmış, teorik analizlerden ziyade uygulamadaki sorunlar tartışılmıştır. Tezin temel amacı, bootstrap yöntemlerin regresyon modellerine uygulanma sürecinin tartışılmasıdır. İki temel yöntem olan kalıntılarla ve çiftlerle bootstrap süreçleri basit doğrusal ve çoklu regresyon modellerine uygulanmış ve elde edilen sonuçlar tartışılmıştır. Tezdeki uygulamalarda üç farklı veri kullanılmış ve tüm algoritmalar Mathematica programlama dilinde yazılmıştır. ABSTRACT The bootstrap is a computer-based method for assessing the statistical accuracy of an estimator. The bootstrap methods take random samples with replacement from the original sample. The estimator in question is recalculated for each random sample. So we have a fictitious sampling distribution from which we infer some facts dealing with this estimator. In this dissertation we describe how bootstrap methods can be used and evaluate their performance in a wide range of contexts. The focus of our work is on the methods and their practical application rather than theoretical derivations of bootstrap. Our central goal is to compare two different ways of bootstrapping a regression model : bootstrapping the residuals and bootstrapping the pairs. These two methods are employed for simple and multiple regression models. In the dissertation, three different data are used and all algorithms are written on Mathematica programming language. II
Özet (Çeviri)
oz Bootstrap, tahmincilerin istatistiksel doğruluklarının değerlendirilmesinde başvurulan bilgisayar temelli bir yöntemdir. Bootstrap yönteminde orijinal örneklemden iadeli çekilişlerle oluşturulan yeni örneklemlerin her birinden ilgilenilen tahmincinin değeri hesaplanır. Böylelikle tahmincinin suni bir örnekleme dağılımı yaratılır ve bu dağılıma dayanarak gerekli çıkarsamalar yapılır. Bu tezde bootstrap yöntemler çeşitli uygulama alanlarında ele alınmış, teorik analizlerden ziyade uygulamadaki sorunlar tartışılmıştır. Tezin temel amacı, bootstrap yöntemlerin regresyon modellerine uygulanma sürecinin tartışılmasıdır. İki temel yöntem olan kalıntılarla ve çiftlerle bootstrap süreçleri basit doğrusal ve çoklu regresyon modellerine uygulanmış ve elde edilen sonuçlar tartışılmıştır. Tezdeki uygulamalarda üç farklı veri kullanılmış ve tüm algoritmalar Mathematica programlama dilinde yazılmıştır. ABSTRACT The bootstrap is a computer-based method for assessing the statistical accuracy of an estimator. The bootstrap methods take random samples with replacement from the original sample. The estimator in question is recalculated for each random sample. So we have a fictitious sampling distribution from which we infer some facts dealing with this estimator. In this dissertation we describe how bootstrap methods can be used and evaluate their performance in a wide range of contexts. The focus of our work is on the methods and their practical application rather than theoretical derivations of bootstrap. Our central goal is to compare two different ways of bootstrapping a regression model : bootstrapping the residuals and bootstrapping the pairs. These two methods are employed for simple and multiple regression models. In the dissertation, three different data are used and all algorithms are written on Mathematica programming language. II
Benzer Tezler
- Application of bootstrap techniques in regression models
Bootstrap yönteminin regresyon modellerinde uygulanması
HUSNIYE ALTUNER
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU
- Etkin bina emlak vergi değerinin belirlenebilmesi için makine öğrenme temelli bir değerleme modeli önerisi
A proposal for a machine learning based valuation model for determining efficient building property tax value
ELİF ŞEVVAL TAŞTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REHA METİN ALKAN
- Mikrodizilim gen ifade çalışmalarında genelleştirme yöntemlerinin regresyon modelleri üzerine etkisi
The effects of generalization methods on regression models in microarray gene expression studies
SELEN YILMAZ IŞIKHAN
Doktora
Türkçe
2014
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELAL REHA ALPAR
- Jackknife-after-Bootstrap method as diagnostic toolin generalized linear models
Genelleştirilmiş doğrusal modellerde sorun tanımlama aracı olarak Jackknife den sonra Bootstrap yöntemi
UFUK BEYAZTAŞ
- Exploring the biodiversity patterns of Anatolia under changing climatic conditions
Değişen iklimsel koşullar altında Anadolu'nun biyoçeşitlilik örüntülerinin araştırılması
BATUHAN ATIF TUNÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Biyolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH ÇORAMAN