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
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- Capturing aerodynamic characteristics of attas aircraft with evolving intelligent system
Evrilen akıllı sistem ile attas uçağının aerodinamik özelliklerinin yakalanması
AYDOĞAN SOYLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN KUMBASAR
- 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
- Fractional-order derivative based adaptive methods for control and optimization
Kontrol ve optimizasyon için kesir mertebeli türev tabanlı adaptif yöntemler
MERT CAN KURUCU
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA
PROF. DR. İBRAHİM EKSİN
- 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