Regresyon fonksiyonlarının uyarlanabilir Nadaraya-Watson çekirdek kestirimleri
Adaptive Nadaraya-Watson kernel estimations of regression functions
- Tez No: 197027
- Danışmanlar: PROF.DR. ÖNİZ TOKTAMIŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, İstatistik, Econometrics, Economics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Parametrik olmayan regresyon, çekirdek kestirimi, uyarlanabilir çekirdek kestirimi, değişen bant genişliği, çapraz-geçerlilik
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
REGRESYON FONKS YONLARININ UYARLANAB L R NADARAYA-WATSONÇEK RDEK KEST R MLERSerdar DemirÖZRegresyon fonksiyonlarının parametrik olmayan kestirim yöntemlerinden birisiçekirdek (kernel) kestirim yöntemidir. Regresyon fonksiyonlarının kestirimi içinkullanılan çekirdek kestiricileri, Nadaraya-Watson, Priestley-Chao ve Gasser-Müller kestiricileridir. Bu kestiriciler genellikle değişmez bant genişliği (fixedbandwidth) kullanılarak elde edilen çekirdek kestiricileridir. Ancak tüm verinoktalarında aynı bant genişliğinin kullanılması, gözlemlerin sık olduğu kısımlardayeterli düzleştirme yaparken, gözlemlerin seyrek olduğu kısımlarda yeterlidüzleştirme yapmamaktadır. Bu nedenle, çekirdek kestirimlerinde değişen bantgenişliklerinin (variable bandwidths) kullanımı önerilmektedir.Bu çalışmada, regresyon fonksiyonunun kestirimi için çekirdek tipi kestiricilertanıtılmış ve olasılık yoğunluk fonksiyonu için değişken bant genişlikleri kullananuyarlanabilir (adaptive) çekirdek kestiricileri göz önüne alınarak, uyarlanabilirNadaraya-Watson çekirdek kestiricisinin kullanılması önerilmiştir. Ayrıca,Silverman (1986) tarafından verilen değişken bant genişliği seçimindenesinlenerek başka bir uyarlanabilir Nadaraya-Watson çekirdek kestiricisiönerilmiştir.Seçenek olarak önerilen değişen bant genişlikli uyarlanabilir Nadaraya-Watsonçekirdek kestiricilerinin performanslarının, değişmez ve yerel (local) bant genişlikliNadaraya-Watson çekirdek kestiricilerinin performansları ile karşılaştırmak içinbenzetim çalışmaları yapılmıştır. Ayrıca gerçek veriler kullanılarak uyarlanabilirNadaraya-Watson çekirdek kestirimleri elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
ADAPTIVE NADARAYA-WATSON KERNEL ESTIMATIONS OF REGRESSIONFUNCTIONSSerdar DemirABSTRACTOne of the nonparametric estimation methods of regression functions is the kernelestimation method. The kernel estimators for estimating regression functions areNadaraya-Watson, Priestley-Chao and Gasser-Müller estimators. Theseestimators are usually obtained by using a fixed bandwidth. However, while theusing same bandwidth on all data points provides enough smoothing in regionswhere the observations are intensive, but not provides enough smoothing inregions where the observations are sparse. Therefore, the using variablebandwidths is proposed in kernel estimates.In this study, the kernel-type estimators for estimating regression functions wasintroduced and by taking into consideration the adaptive kernel estimators withvariable bandwidths for probability density function, the adaptive Nadaraya-Watson kernel estimator was proposed to use. In addition, another adaptiveNadaraya-Watson kernel estimator was proposed inspired by variable bandwidthchoice given by Silverman (1986).Simulation studies were performed to compare the performances of the proposedadaptive Nadaraya-Watson kernel estimators with varying bantwidths and theperformances of the Nadaraya-Watson kernel estimators with fixed and localbandwidths. In addition, the adaptive Nadaraya-Watson kernel estimations wereobtained by using the real data sets.Keyword: Nonparametric regression, kernel estimation, adaptive kernelestimation, variable bandwidth, cross-validation.Advisor: Prof.Dr. Öniz TOKTAMIŞ, Hacettepe Üniversitesi, statistik Bölümü.ii
Benzer Tezler
- Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı
Design of PID controller via support vector regression
KEMAL UÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE
- Support vector regression based controller design methods for nonlinear systems
Lineer olmayan sistemler için destek vektör regresyon tabanlı kontrolör tasarım metodları
KEMAL UÇAK
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Kıyıya dik katı madde hareketi sonucu oluşan yığılma profilinin fiziksel modelle incelenmesi
Investigation of accretion profile caused by cross-shore sediment movement with physical model
ERGUN UZLU
Doktora
Türkçe
2016
İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. MURAT KANKAL
- Varyansların eşitsizliği durumunda regresyon parametrelerinin test edilmesi üzerine bir çalışma
A study on testing regression parameters under heteroscedasticity
FİLİZ YILMAZ
- A new contribution to nonlinear robust regression and classification with MARS and its applications to data mining for quality control in manufacturing
Doğrusal olmayan sağlam regresyon ve sınıflandırmaya MARS ile yeni bir katkı ve bu katkının endüstride kalite kontrolü amaçlı veri madenciliği uygulamaları
FATMA YERLİKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İNCİ BATMAZ
PROF. DR. GERHARD WİLHELM WEBER