Robust regresyon ve uygulamaları
Robust regression and applications
- Tez No: 184031
- Danışmanlar: DOÇ.DR. BİRDAL ŞENOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Robust regresyon ve mathematica uygulamaları
Robust regression and applications with mathematica
ÖZLEM YORULMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
EkonometriMarmara ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHAMET BÜLBÜL
- Robust resgresyon ve makine öğrenmesi uygulamaları
Robust regression and machine learning applications
BETÜL YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
MatematikHaliç ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HALİT TALİ
- 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
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Makine öğrenmesi yöntemleri ve bazı uygulamaları
Machine learning methods and some aplications
CEREN ÇELTİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
MatematikHaliç ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HALİT TALİ