Geri Dön

Ölçüm hatalı modellerde doğrusal regresyon tekniklerinin karşılaştırılması- Monte Carlo simülasyon çalışması-

Comparison of linear regression techniques in measurement error models- Monte Carlo simulation study-

PDF İndir

  1. Tez No: 178956
  2. Yazar: SİNAN SARAÇLI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. VEYSEL YILMAZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Tez No

    126836

    Logit türel dağılım modeli kalibrasyonu: İstanbul için bir değerlendirme

    Logit modal-split model calibration: An evaluation for İstanbul

    HİLMİ BERK ÇELİKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Ulaştırma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK GERÇEK

  2. Tez No

    664831

    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

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM

  3. Tez No

    885563

    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

    İngilizce

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BERKER YURTSEVEN

  4. Tez No

    827867

    Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques

    Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    AHAMADI ABDALLAH IDRISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  5. Tez No

    833215

    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

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KAYHAN AYAR

Geri Dön