Semiparametrik regresyon modellemede splayn düzeltme yaklaşımı ile tahmin ve çıkarsamalar
Estimations and inferences semiparametric regression modelling using smoothing spline apporach
- Tez No: 198409
- Danışmanlar: DOÇ.DR. MAMMADAGHA MAMMADOV, PROF.DR. ALİ FUAT YÜZER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- 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
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Genelleştirilmiş toplamsal modellerin irdelenmesi ve bir uygulama
A research on generalized additive models and an application
NURETTİN SAVAŞ
Doktora
Türkçe
2009
İstatistikOndokuz Mayıs ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ALİ CENGİZ
- Boylamsal verilerde semiparametrik karma etki modelleri ve bir uygulama
Semiparametric mixed effects models in longitudinal data and an application
SEDA BAĞDATLI KALKAN
- 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
2013
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GERHARD WILHELM WEBER
- 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
2015
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER
- 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
2010
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT KARASÖZEN
PROF. DR. GERHARD WİLHELM WEBER