Doğrusal regresyonda sağlam güven aralıkları
Robust confidence intervals in linear regression analysis
- Tez No: 197191
- Danışmanlar: DR. MERAL ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Sağlam regresyon, sağlam güven aralıkları, kapsamaolasılıkları, Robust regression, robust confidence intervals, coverage probabilities
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
DOĞRUSAL REGRESYONDA SAĞLAM GÜVEN ARALIKLARINeslihan Tuba KavrukÖZBu çalışmada doğrusal regresyon analizinde normallikten sapmalar ve aykırıdeğervarlığında, parametre tahminlerinin sağlam versiyonları kullanılarakregresyon parametrelerinin sağlam güven aralıklarının hesaplanması ve buaralıkların en küçük kareler (EKK) yöntemine dayalı klasik güven aralıkları ilekarşılaştırılması amaçlanmıştır.Birinci bölümde konuya giriş yapılmıştır.kinci bölümde sağlamlık kavramı, sağlamlık göstergeleri, sağlam tahmin edicilerinözellikleri, sağlam konum ve ölçek tahmin edicileri ile ilgili genel bilgi verilmiştir.Üçüncü bölümde doğrusal regresyonda parametrelerin ve standart hatalarınıntahmininde kullanılan sağlam yöntemler tanıtıldı. Sağlam regresyonparametrelerinin güven aralığı üzerine yapılan çalışmalar verilmiştir.Dördüncü bölümde sağlam güven aralıklarını oluşturmak için bir simülasyonçalışması yapıldı. S-Plus paket programında yazılan program ile M-tahminyöntemleri kullanılarak doğrusal regresyon parametrelerinin güven aralıklarıoluşturuldu ve aykırıdeğerin olduğu ve olmadığı durumlar, hata varyansının farklıdüzeyleri göz önüne alınarak elde edilen güven aralığı uzunlukları ve kapsamaolasılıkları karşılaştırıldı. Uygulamanın ikinci aşamasında gerçek bir veri kümesiiçin karşılaştırmalar yapılmıştır.Beşinci bölümde uygulama sonuçları tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
ROBUST CONFIDENCE INTERVALS IN LINEAR REGRESSION ANALYSISNeslihan Tuba KavrukABSTRACTIn this study, it was aimed the robust confidence intervals of the regressionparameters to be calculated in the presence of deviation from normality and outlierin the linear regression analysis, using robust versions of parameter estimations;and these intervals to be compared to the classical confidence intervals which arebased on the least squares method (LSM).The first part was an introduction to the topic.In the second part, general information was given about the robustness concept,indicators of robustness, the characteristics of robust estimators, robust locationand scale estimators.In the third part, the robust methods used to estimate the parameters and theirstandard errors in the linear regression were introduced. Studies on theconfidence interval of robust regression parameters were given.In the fourth part, a simulation study was carried out in order to constitute robustconfidence intervals. By using the program written in the S-Plus package programand M-estimation methods, the confidence intervals of linear regressionparameters were constituted, and the cases with and without outlier, the lengths ofconfidence interval obtained by considering different levels of error variance andtheir coverage probabilities were compared. In the second stage of theapplication, comparisons were performed for a real data set.In the fifth part, results of the application was discussed.
Benzer Tezler
- Factors in companies' decisions on outsourcing: An empirical study in Turkey
Şirketlerin dış kaynak kullanımı etkileyen faktörler:Türkiye üzerine ampirik bir çalışma
SEVINJ ALIYEVA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İşletmeBoğaziçi ÜniversitesiUluslararası Ticaret Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÜLFET ZEYNEP ATA
- Numerical investigation of maneuvering performance of monohull and multihull marine vessels
Tek gövdeli ve çok gövdeli deniz araçlarının manevra performansının sayısal incelenmesi
SÜLEYMAN DUMAN
Doktora
İngilizce
2022
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR BAL
- Farklı katı yakıt türlerinin üst ısıl değerlerinin çoklu lineer regresyon, karar ağacı, random forest ve yapay sinir ağları yöntemleriyle belirlenmesi
Prediction of calorific value of solid fuel by multiple linear regression, decision tree, random forest and artificial neural network
KAAN BÜYÜKKANBER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANZADE AÇMA
- Evaluation de la performance relative socio economique des pays en voie de developpement
Gelişmekte olan ülkelerin göreli sosyo-ekonomik performanslarının değerlendirilmesi
TAMER ÖZYİĞİT
Yüksek Lisans
Fransızca
2000
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. E. ERTUĞRUL KARSAK
- Doğrusal regresyonda sağlam kestirim yöntemleri ve karşılaştırılmaları
Robust estimation techniques in linear regression and their comparisons
LATİF ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2003
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR KIROĞLU