Sağlam regresyon, en küçük ortanca kareler ve en küçük budanmış kareler tahmin edicileri üzerine bir çalışma
A study on robust regression least median of squares and least trimmed of squares estimators
- Tez No: 155967
- Danışmanlar: PROF.DR. SONER GÖNEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
SAĞLAM REGRESYON, EN KÜÇÜK ORTANCA KARELER VE EN KÜÇÜK BUDANMIŞ KARELER TAHMİN EDİCİLERİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA (Yüksek Lisans Tezi) Aylin SUBAŞI GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Temmuz 2004 ÖZET Bu çalışmada veride aykın değer söz konusu olduğunda; bunların etkilerini azaltmak için kullanılan sağlam tahmin yöntemlerinden Yüksek Kırılma Noktalı Tahmin Edicilerin incelenmesi yer almaktadır. Bu amaçla öncelikle regresyon kavramı, aykın değer, sağlamlık, sağlam yöntemlerin kullanılma amaçlan tanımlandı. Daha sonra bilinen En Küçük Kareler yöntemi, En Küçük Ortanca Kareler Yöntemi ve En Küçük Budanmış Kareler Yöntemi hakkında bilgi verildi. Son olarak bir veri kümesi üzerinden bu yöntemlerin karşılaştırılması yapıldı. Bilim Kodu : 406.01.01 Anahtar Kelimeler : Robust (Sağlam) Regresyon, Aykın Değer, En Küçük ortanca Kareler, En Küçük Budanmış Kareler Sayfa Adedi : 76 Tez yöneticisi : Prof. Dr. Soner GÖNEN
Özet (Çeviri)
A STUDY ON ROBUST REGRESSION LEAST MEDIAN OF SQUARES AND LEAST TRIMMED OF SQUARES ESTIMATORS (M.Sc. Thesis) Aylin SUBAŞI GAZİ UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY July 2004 ABSTRACT This study comprises an investigation of the robust estimation methods used to decrease the influences of outliers in data, namely High Breakdown Point Estimators. For this purpose, first of all, concept of regression, outlier, robustness, the aims of using robust methods have been defined. Next, information has been explained on the well known Method of Least of Squares, Method of Least Median of Squares and Method of Least Trimmed of Squares. Finally, these methods have been compared for a set of data. Science Code : 406.01.01 Keywords : Robust Regression, Outlier, Least Median of Squares, Least Trimmed of Squares. Page number : 76 Adviser :Prof. Dr. Soner GÖNEN
Benzer Tezler
- Orijinden geçen çoklu doğrusal regresyon modellerinde yeni en küçük ortanca kareler yaklaşımı
New least median of squares approache for multiple linear regression models through the origin
YASEMİN KAYHAN ATILGAN
- Sağlam regresyon tahmin edicilerinin incelenmesi ve bir uygulama
Robust regression estimators examining and application
AHMET TOY
- Doğrusal regresyonda sağlam regresyon kestiricilerinin karşılaştırılması ve benzetim çalışması
Comparison of robust estimators in linear regression and simulation study
NESLİHAN GÖKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET AYDIN ERAR
- Doğrusal regresyonda sağlam kestirim yöntemleri ve karşılaştırılmaları
Robust estimation techniques in linear regression and their comparisons
LATİF ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2003
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR KIROĞLU
- Sağlam regresyonda kısmi artık grafiği
Partial residual plot in robust regression
YASEMİN GÜNDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. REZAN USLU