Geri Dön

Kısıtlı en küçük kareler yönteminde yapay değişkenler ile mevsimselliğin analizi ve bir uygulama

Analysis of seasonality in restricted least squares method with dummy variables and an application

  1. Tez No: 181591
  2. Yazar: BAHAR BERBEROĞLU
  3. Danışmanlar: PROF.DR. EMBİYA AĞAOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Önsel Bilgi, Lineer Kısıt, Kısıtlı En Küçük KarelerYöntemi, Yapay değişkenler, Mevsimsellik, A priori Information, Linear Restrictions, Restricted Least SquaresMethod, Dummy Variables, Seasonality
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 129

Özet

Regresyon katsayıları arasındaki ilişkiler ile ilgili olarak bazı önselbilgilere sahip olunabilir. Önsel bilgi örneklemden elde edilir ve önsel bilgininvarlığında, etkin parametre tahminlerine ulaşmak için de kısıtlı en küçük kareleryöntemi kullanılır. Bu tezde lineer kısıtların varlığı durumunda kısıtlı en küçükkareler yöntemi incelenmiş ve kısıtların geçerliliğine ait testlerin önemibelirtilmiştir. Ayrıca ortalama hata kare kriteri, kısıtlı en küçük kareleryönteminde önemli bir kriter olması nedeniyle ele alınmıştır. Uygulamadaoluşturulan modellerdeki X matrisinin tam sütun ranklı olması durumuna göreçözümlemeler yapılırken, X matrisinin tam sütun ranklı olmaması durumundaçözümlemelere dair yeni yaklaşımlardan da söz edilmiştir. Bu yeni yaklaşımlarözellikle yapay değişkenleri ele almıştır. Ayrıca mevsimsel değişkenler regresyonanalizinde yapay değişken biçiminde ifade edilebilmektedir.Türkiye'de 1999-2005 yıllarına ait üç aylık dönemlerinde işgücüpiyasasına ait veriler ele alınarak kısıtlı en küçük kareler yöntemi uygulanmıştır.Yapay değişkenlerden oluşan, farklı trende sahip modeller üzerindemevsimselliğin varlığı kısıtlı en küçük kareler yöntemi ile tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

A priori information on some of the relations between the coefficients ofregression may be available. This a priori information is received from thesample, and in the precense of a priori information in order to reach efficientestimation of the parameters, Restricted Least Squares (RLS) method isemployed. In this thesis RLS is investigated under the precense of LinearRestrictions (constraints) and the importance of the tests about the validity of therestrictions are introduced. On the other hand Mean Square Error Kriteria ishandled becouse of its importance in the method of RLS. While the estimationswere carried out under the assumption that X matrix in the models which wasestablished in last section (Application) of the thesis is full rank, new approacheson the estimation When X matrix is not of full rank, is also mentioned. These newapproaches especially used dummy variables, and seasonal variables are definedas dummies in regression analysis.The quarterly data of the Turkish Labour Market in the period between1999-2005 is held and RLS method is applied. The precense of seasonality in themodels which are constructed by dummy variables with different trends aredetermined with RLS method

Benzer Tezler

  1. Karşılıklı kuyu yer radarı verisinin iki boyutlu seyahat zamanı tomografisi

    Two-dimensional traveltime tomography of crosshole ground penetrating radar (GPR) data

    ÇAĞLAYAN BALKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Jeofizik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAFER AKÇIĞ

  2. Bağımsız bileşenler analizi ile çoklu bağlantı sorununa bir yaklaşım

    An approach to multicollinearity problem with independent components analysis

    NURBANU BURSA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN HÜSEYİN TATLIDİL

  3. Dynamic model-based path planning optimization and control for USV in inland waterways

    İç su yollarında kullanılan İDA'lar için dinamik model tabanlı yol planlama optimizasyonu ve kontrolü

    FERHAN BÜYÜKÇOLAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKHAN TANSEL TAYYAR

  4. Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı

    Design of PID controller via support vector regression

    KEMAL UÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE

  5. A novel approach for the incipience of sediment entrainment in a wide range of flow conditions via experimentally driven geno-fuzzy inference system model

    Deneysel veri tabanlı geliştirilen özgün genetik-fuzzy yöntemi ile akım şartlarının geniş aralığında sediment hareketinin başlangıcının araştırılması

    HUSSEIN BIZIMANA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK