Estimation in the simple linear regression model with one-fold nested error
İç içe geçmiş hata terimli basit doğrusal regresyon modelinde tahmin yöntemleri
- Tez No: 166899
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BİLGEHAN GÜVEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: En Küçük Kareler Tahmini, En Çok Olabilirlik Tahmini, Varyans Bileşenlerinin Tahmini, Güven Aralıkları, Least Squares Estimation, Maximum Likelihood Estimation, Estimation for Variance Components, Confidence Intervals IV
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
oz iç içe geçmiş hata terimli basit doğrusal REGRESYON MODELİNDE TAHMİN YÖNTEMLERİ Ülgen, Burçin Emre Yüksek Lisans, İstatistik Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Bilgehan Güven Mayıs 2005, 71 sayfa Bu tezde, iç içe geçmiş hata terimli doğrusal regresyon modelinde tahmin yöntemleri esas olarak çalışılmıştır. Sabit etki parametrelerini tahmin etmek için, Genelleştirilmiş En Küçük Kareler Yöntemi ve En Çok Olabilirlik Tahmin Yöntemi prosedürleri sunulmuştur. Ayrıca, birinci aşama birimlerin varyansının En Küçük Norm Karesel Tahmin Edicisi, Hemen Hemen Yansız Tahmin Edicisi ve Kısıtlı En Çok Olabilirlik Tahmin Edicisi bulunmuştur. Sabit etki parametreleri ve varyans bileşenleri için güven aralıkları da çalışılmıştır. Son olarak, adı geçen tahmin yöntemleri ve güven aralıkları bir veri setine uygulanmış ve bu uygulamanın sonuçları sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT ESTIMATION IN THE SIMPLE LINEAR REGRESSION MODEL WITH ONE-FOLD NESTED ERROR Ülgen, Burçin Emre M.S., Department of Statistics Supervisor : Assoc. Prof. Dr. Bilgehan Güven May 2005, 71 pages In this thesis, estimation in simple linear regression model with one-fold nested error is studied. To estimate the fixed effect parameters, generalized least squares and maximum likelihood estimation procedures are reviewed. Moreover, Minimum Norm Quadratic Estimator (MINQE), Almost Unbiased Estimator (AUE) and Restricted Maximum Likelihood Estimator (REML) of variance of primary units are derived. Also, confidence intervals for the fixed effect parameters and the variance components are studied. Finally, the aforesaid estimation techniques and confidence intervals are applied to a real-life data and the results are presented.
Benzer Tezler
- Tuzlu su desalinasyonunda yapay zeka kullanımı
Application of artificial intelligence in saltwater desalination
RABİYA KARALI TÜRKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMANUR AYDINALP PENÇE
- Derin öğrenme destekli dielektrik rezonatör anten tasarımı
Deep learning assisted dielectric resonator antenna design
FİDAN GAMZE KIZILÇAY
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMET HİLMİ NİŞANCI
- Doğrusal regresyon modellerinde çapraz geçerlik yöntemleri
Cross validation methods in linear regression
ALİ KEREM ULUDAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REHA ALPAR
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- Çoklu bağlantı durumunda makine öğrenimi tabanlı regresyon analizi yöntemleri
Machine learning-basel regression analysis methods in the presence of multicollinearity
TUBA BENEK ARSLAN
