Geri Dön

Bootstrap yöntemler ve doğrusal regresyon modellerine uygulanması

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 135364
  2. Yazar: L. AYLİN AKTÜKÜN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ENİS SINIKSARAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Tez No

    691933

    Application of bootstrap techniques in regression models

    Bootstrap yönteminin regresyon modellerinde uygulanması

    HUSNIYE ALTUNER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU

  2. Tez No

    366082

    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

    Türkçe

    2014

    BiyoistatistikHacettepe Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CELAL REHA ALPAR

  3. Tez No

    438774

    Jackknife-after-Bootstrap method as diagnostic toolin generalized linear models

    Genelleştirilmiş doğrusal modellerde sorun tanımlama aracı olarak Jackknife den sonra Bootstrap yöntemi

    UFUK BEYAZTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYLİN ALIN

  4. Tez No

    503481

    Kantil regresyon analizinde Bootstrap tahmini

    Bootstrap estimation in quantile regression analysis

    SEÇKİN ÇAMURLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EkonometriCumhuriyet Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NECATİ ALP ERİLLİ

  5. Tez No

    261905

    Çoklu doğrusal bağlantı problemi ve yanlı regresyon tahmincileri

    The problem of multicollineartiy and biased regression estimators

    SEDA KARAKAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Ekonometriİstanbul Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENİS SINIKSARAN

Geri Dön