Geri Dön

Doğrusal regresyonda sağlam güven aralıkları

Robust confidence intervals in linear regression analysis

  1. Tez No: 197191
  2. Yazar: NESLİHAN TUBA KAVRUK
  3. Danışmanlar: DR. MERAL ÇETİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Sağlam regresyon, sağlam güven aralıkları, kapsamaolasılıkları, Robust regression, robust confidence intervals, coverage probabilities
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2019

    İşletmeBoğaziçi Üniversitesi

    Uluslararası Ticaret Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÜLFET ZEYNEP ATA

  2. 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

    İngilizce

    2022

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR BAL

  3. 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

    Türkçe

    2022

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANZADE AÇMA

  4. 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

    Fransızca

    2000

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. E. ERTUĞRUL KARSAK

  5. Doğrusal regresyonda sağlam kestirim yöntemleri ve karşılaştırılmaları

    Robust estimation techniques in linear regression and their comparisons

    LATİF ÖZTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR KIROĞLU