Geri Dön

Semiparametrik regresyon modellemede splayn düzeltme yaklaşımı ile tahmin ve çıkarsamalar

Estimations and inferences semiparametric regression modelling using smoothing spline apporach

  1. Tez No: 198409
  2. Yazar: DURSUN AYDIN
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. MAMMADAGHA MAMMADOV, PROF.DR. ALİ FUAT YÜZER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Parametrik olmayan regresyon, Semiparametrikregresyon, Cezalı en küçük kareler yöntemi, Splayndüzeltme, Düzeltme parametresi, Seçim kriterleri, Nonparametric regression, Semiparametric regression, Penalized least squares method, Smoothing spline, Smoothingparameter, Selection criteria
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 140

Özet

iÖZETDoktora TeziSEMİPARAMETRİK REGRESYON MODELLEMEDE SPLAYNDÜZELTME YAKLAŞIMI İLE TAHMİN VE ÇIKARSAMALARDURSUN AYDINAnadolu ÜniversitesiFen Bilimleri Enstitüsüİstatistik Anabilim DalıDanışmanlar: Prof. Dr. Ali Fuat YÜZERİkinci Danışman: Doç. Dr. Mammadagha MAMMADOV2005, 128 sayfaBu tezde semiparametrik regresyon modelinin kestirimi için kısmisplayn ve Speckman yaklaşımı adı altında iki farklı yaklaşım incelenmiştir.Adı geçen bu iki yaklaşım, bir uygulama üzerinde MATLAB ortamındayazılan bir programla gerçekleştirilmiş ve modelin hem parametrik hem deparametrik olmayan bileşeni hakkında çıkarsamalar yapılmıştır. Parametrikolmayan ve semiparametrik regresyon modellerinin kestiriminde ise, cezalıen küçük kareleri esas alan splayn düzeltme yöntemi kullanılmıştır. Buyöntemin gerçekleştirilmesinde en önemli etmenlerden biri olan düzeltmeparametresinin seçimiyle ilgili yaygın olarak kullanılan seçim kriterleriincelenmiştir. Söz konusu bu seçim kriterlerinden hangisinin daha iyi birdüzeltme parametresini seçtiğini belirlemek amacıyla, MATLAB ortamındayazılan bir program yardımıyla bir simülasyon çalışması yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

iiABSTRACTPhD ThesisESTIMATIONS AND İNFERENCES IN SEMIPARAMETRICREGRESSION MODELLING USING SMOOTHING SPLINE APPROACHDURSUN AYDINAnadolu UniversityGraduate School of SciencesStatistics ProgramSupervisors: Prof.Dr. Ali Fuat YÜZERSecond Supervisor: Doç.Dr. Mammadagha MAMMADOV2005, 128 pagesIn this thesis, two different approaches called partial spline andSpeckman approach are examined in order to estimate semiparametricregression model. The two approaches in question carried out using programthat coded in MATLAB environment and the inferences are made for boththe parametric and the nonparametric components of the model. Smoothingspline method based on penalized least square is used for estimation ofnonparametric and semiparametric regression models. The selection criteria,one of the most important and commonly used factors in choosing smoothingparameter of implementation of that method are examined. In order to findout which is the best among those selection criteria, a simulation study isperformed using the program that coded in MATLAB environment.

Benzer Tezler

  1. Genelleştirilmiş toplamsal modellerin irdelenmesi ve bir uygulama

    A research on generalized additive models and an application

    NURETTİN SAVAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ALİ CENGİZ

  2. Boylamsal verilerde semiparametrik karma etki modelleri ve bir uygulama

    Semiparametric mixed effects models in longitudinal data and an application

    SEDA BAĞDATLI KALKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İstatistikMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHAMET BÜLBÜL

  3. Refinements, extensions and modern applications of conic multivariate adaptive regression splines

    Konik çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrilerinin geliştirilmesi, uzantıları ve modern uygulamaları

    FATMA YERLİKAYA ÖZKURT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    MatematikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GERHARD WILHELM WEBER

  4. Advances in robust identification of spline models and networks by robust conic optimization, with applications to different sectors

    Değişik sektörlere uygulamalarıyla birlikte sağlam konik optimizasyon ile eğri modelleri ve ağların sağlam tanımlanmasındaki gelişimler

    AYŞE ÖZMEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    MatematikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER

  5. Parameter estimation in generalized partial linear models with conic quadratic programming

    Genelleştirilmiş parçalı doğrusal modellerde ikinci dereceden konik karesel programlama yöntemi ile parametre tahmini

    GÜL ÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    MatematikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT KARASÖZEN

    PROF. DR. GERHARD WİLHELM WEBER