Geri Dön

Robust regresyon ve uygulamaları

Robust regression and applications

  1. Tez No: 184031
  2. Yazar: BARIŞ ERGÜL
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. BİRDAL ŞENOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  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: 94

Özet

Robust Regresyon ve UygulamalarıBarış ERGÜLÖZETBu çalışmada, basit doğrusal regresyon analizinde yaygın olarak kullanılan EKKtekniğinin varsayımlarının sağlanmaması durumunda kullanılan robust regresyon teknikleritanıtılmıştır ve gerçek hayat verileri için uygulamalar yapılmıştır.Bu amaçla önce basit doğrusal regresyon analizine kısa bir giriş yapılmıştır. EKKtekniğinin varsayımları kısaca belirtildikten sonra robust regresyon teknikleri ayrıntılı olaraksunulmuştur. Robust regresyon teknikleri için parametre kestirim algoritmaları incelenmiştir.Uygulama bölümünde, robust regresyon tekniklerinden Üç Grup Dayanıklı Doğru,Wald, Nair-Shrivastava, Bartlett, Brown-Mood, LAD, M-Regresyonu, LMS, WLS, LTS,Theil Regresyonu ve R-Regresyonuna ait regresyon denklemleri hesaplanmıştır.Sonuç ve öneriler kısmında ise uygulama sonuçları tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

Robust Regression and ApplicationsBarış ERGÜLSUMMARYIn this study, robust regression techniques are defined when the usual assumptions ofthe LS technique, used commonly in the analysis of simple regression, are not satisfied and anapplication of these techniques are given for the real life problems.For this purpose, simple linear regression analysis is defined briefly and then thedetails of the robust regression techniques are given after determining the usual assumptionsof LS technique. Algorithms for estimation of the model parameters are given for the robustregression techniques.In the application part, regression equations for the robust techniques (Three GroupResistant Line, Wald, Nair and Shritastava, Bartlett, LAD, M-Regression, LMS, WLS, LTS,Theil and R-Regression) are given.In the conclusion and suggestions part of the study, the results of the applications arediscussed.

Benzer Tezler

  1. Robust regresyon ve mathematica uygulamaları

    Robust regression and applications with mathematica

    ÖZLEM YORULMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHAMET BÜLBÜL

  2. Robust resgresyon ve makine öğrenmesi uygulamaları

    Robust regression and machine learning applications

    BETÜL YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    MatematikHaliç Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HALİT TALİ

  3. Robust regression and applications

    Güçlü regresyon ve uygulamaları

    ARZDAR KİRACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Ekonomiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    PROF.DR. ASAD ZAMAN

  4. Design and application of radial basis function support vector machines for regression

    Radyal tabanlı fonksiyon destek vektör makinelerinin regresyon için tasarımı ve uygulamaları

    DOĞAN BAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  5. Makine öğrenmesi yöntemleri ve bazı uygulamaları

    Machine learning methods and some aplications

    CEREN ÇELTİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    MatematikHaliç Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HALİT TALİ