Ölçüm hatalı modellerde doğrusal regresyon tekniklerinin karşılaştırılması- Monte Carlo simülasyon çalışması-
Comparison of linear regression techniques in measurement error models- Monte Carlo simulation study-
- Tez No: 178956
- Danışmanlar: DOÇ. DR. VEYSEL YILMAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 122
Özet
Bu çalışmada, bağımlı ve bağımsız değişkenin her ikisinin de ölçüm hatası içerdiği durumda aralarındaki ilişkinin modellenmesinde kullanılan doğrusal regresyon teknikleri incelenmiştir. Klasik regresyonda yaygın olarak kullanılan En Küçük Kareler (EKK) yaklaşımı, hata teriminin kaynağının sadece bağımlı değişken olduğunu varsayar. Modeldeki bağımsız değişkenin de ölçüm hatası içerebileceğini varsayan regresyon teknikleri, Tip II regresyon teknikleri olarak adlandırılmaktadır. Ölçüm hatalı modellerde, bağımsız değişken de ölçüm hatası içerebileceğinden, bu gibi durumlarda Tip II regresyon teknikleri daha uygun olabilmekte ve daha iyi sonuçlar verebilmektedir. Özellikle Biyokimyada, metot karşılaştırma çalışmalarında, yeni geliştirilen bir metodun, mevcut metoda alternatif olarak kullanılıp kullanılamayacağına karar verilirken de Tip II regresyon teknikleri büyük bir önem teşkil etmektedir.Matlab paket programı ile Monte-Carlo simülasyon çalışmasının yapıldığı bu çalışmada, farklı dağılış biçimlerinde, farklı örneklem büyüklüklerinde ve veri setinin aykırı değer içerip içermediği durumlarda, kurulan gerçek modele karşı farklı regresyon teknikleri test edilmiştir ve sonuç olarak EKK-Açıortay tekniğinin tüm durumlarda en iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, Linear Regression Techniques, while modeling the relations between the dependent and independent variables and when there is a measurement error in both variables, are examined. The Ordinary Least Squares (OLS) approach which is used widespread in classical regression, supposes that the only source of the error term is dependent variable. The regression techniques, which suppose that the independent variable in the model can also include a measurement error, are called as Type II regression techniques. In measurement error models, because the independent variable may include measurement error, in these conditions like this Type II regression techniques may be more appropriate and may give better results in these situations. In Clinical Chemistry in method comparison studies, to decide whether a new method, which is just developed, can be used as an alternative of the current method or not, also Type II regression techniques have a big importance.In this study, by Monte-Carlo simulation via Matlab software, different distribution types, different sample sizes and either the data set include an outlier or not, the different regression techniques are tested for the real model and as a result it?s observed that the EKK-Bisectional Technique gave the best result in all conditions.
Benzer Tezler
- Logit türel dağılım modeli kalibrasyonu: İstanbul için bir değerlendirme
Logit modal-split model calibration: An evaluation for İstanbul
HİLMİ BERK ÇELİKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUlaştırma Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK GERÇEK
- SAR uydu imgeleri kullanılarak yarı deneysel ve makine öğrenmesi yöntemleri ile toprak neminin tahmini: Karşılaştırmalı bir saha çalışması
Estimation of soil moisture via semiempirical and machine learning methods using SAR satellite images: A comparative field study
HÜSEYİN ACAR
Doktora
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM
- From data to action: Transforming pressure testing in manufacturing with machine learning for enhancing energy efficiency
Veriden aksiyona: Üretimdeki basınç testini makine öğrenimiyle dönüştürmek ve enerji verimliliğini artırmak
ERHAN YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BERKER YURTSEVEN
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- A hybrid prediction approach using multiple linear regression and decision tree
Çoklu doğrusal regresyon ve karar ağacı kullanarak hibrit tahmin yaklaşım
MARYAM ARIF AZEEZ AZEEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAYHAN AYAR