Doğrusal regresyon modellerine leverage, artık değer ve etkileşim tanıları
Leverage, residual and interaction diagnostics in linear regression models
- Tez No: 166027
- Danışmanlar: PROF.DR. MÜSLİM EKNİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Ill DOĞRUSAL REGRESYON MODELLERİNDE LEVERAGE, ARTIK DEĞER VE ETKİLEŞİM TANILARI (Yüksek Lisans Tezi) Melek ARAT GAZI ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Haziran 2005 ÖZET EKK regresyonunda yararlı genel tanılardan olan leverage ve artık değerlerin tüm tek-durum etki ölçüleri açısından işlev gördükleri bilinen bir hususdur. Son on yılda, sağlam tanılar üzerine yapılan çalışmalar göstermiştir ki, olağan leverage ve artık değerler herhangi bir maskeleme veya çoklu durum etkisi halinde etkisiz kalabilmektedir. Ancak, Kempthorne ve Mendel alt küme durumlarına ilişkin leverage ve artık değerin bu sorunların halledilmesi için tatmin edici şekilde tanımlanması gerektiğine dikkat çekmişlerdir. Bu tezde konu edilen kapsamlı leverage, artık değer ve etkileşim altküme tamları, tek- durum leverage ve artık değer tamları bakımından aranan özellikleri taşımaktadır. Bu temel tanılar, Cook uzaklığını da içeren mevcut altküme etki ölçülerine temel teşkil etmektedir. Bu bağlamda, bunların çoklu durum aykırı değer bulma yöntemleri ve altküme etki ölçüleri için ne kadar yararlı ve önemli oldukları gösterilmeye çalışılmaktadır. Böylece bir regresyon veri kümesi içerisinde etki yapısı daha kolay kavranabilecektir. Son olarak bir uygulama ile belirtilen tamlar ve bunların yararları önemli sonuçları verilerek gösterilmektedir. Bilim Kodu : 212 Anahtar Sözcükler : Regresyon Tanıları, Etki, Etkili Veri, Çoklu Aykırı Değerler, Etkili Gözlemler Sayfa Adedi : 73 Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Müslim EKNİ
Özet (Çeviri)
IV LEVERAGE, RESIDUAL AND INTERACTION DIAGNOSTICS IN LINEAR REGRESSION MODELS (M.Sc. Thesis) Melek ARAT GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCffiNCE AND TECHNOLOGY June 2005 ABSTRACT Leverage and residual values of useful general diagnostics in least square regression are known as the functions for all single-case influence measures. Recently, the studies on robust diagnostics have suggested that ordinary leverage and residual values can be ineffective if any masking or other multiple case effects. Yet, Kempthorne and Mendel have pointed out that leverage and residual for subsets of case should be satisfactorily defined to overcome the problems.Mentioned in this thesis, the comprehensive subset diagnostics, such as leverage, residual, and interaction, have the desirable characteristics of single-case leverage and residual diagnostics. These basic diagnostics are the basis of several existing subset influence measures, including Cook's distance. In this context, it is tried to illustrate how much these are useful and important for the multiple outlier detection procedures and subset influence measures, and so the influence structure within a regression data set can easily be understood. Finally, the mentioned diagnostics and their uses are illustrated with the outcomes of analysis based upon an example. Science Code : 212 Keywords : Regression diagnostics; Influence; Influential data; Multiple outliers. Page Number: 73 Adviser : Ph.D. Müslim EKNİ
Benzer Tezler
- A stress testıng framework for the Turkısh bankıng sector: an augmented approach
Türk bankacılık sektörü için bir stres testi çerçevesi: Bir genişletilmiş yaklaşım
BAHADIR ÇAKMAK
Doktora
İngilizce
2014
BankacılıkOrta Doğu Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİR ÖCAL
- Doğrusal regresyon modellerinde aykırı gözlemlerin tespiti için sağlam tahmin edicilere dayalı etkili uzaklığın performansının incelenmesi
Performance analysis of the influence distance based on robust estimators for the identification of outliers in linear regression models
FULYA KARAKOCA
- 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
- Robust resgresyon ve makine öğrenmesi uygulamaları
Robust regression and machine learning applications
BETÜL YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
MatematikHaliç ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HALİT TALİ
- Doğrusal karma ve hiyerarşik modellerde rezidü ve etki analizi
Residual and influence analysis in linear mixed and hierarchical models
ÖZGE KURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Bölümü
DOÇ. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE