Parametrik olmayan tahmin teknikleri: Türkiye verileri ile bir uygulama
Nonparametric estimation techniques: An application with Turkish data
- Tez No: 206728
- Danışmanlar: PROF.DR. BEDRİYE SARAÇOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Regresyon analizi, bağımlı değişken ile bağımsızdeğişken/değişkenler arasındaki ilişkinin fonksiyonunun bazı istatistikselteknikler yardımıyla tahmin edilmesinde kullanılmaktadır. Bu değişkenlerarasındaki ilişkiyi gösteren fonksiyon, bir çeşit olasılık yoğunluk fonksiyonuolduğu için öncelikle bu fonksiyonun tahmin edilmesinin gerekli olduğubilinmektedir. Olasılık yoğunluk fonksiyonunun tahmininde, parametrik veparametrik olmayan teknikler adı altında iki farklı teknik bulunmaktadır.Tezin temel konusu, regresyon fonksiyonunun alternatif bir teknik olan?parametrik olmayan regresyon? tekniği yardımıyla tahmin edilmesidir. Bukonunun alt başlıkları olarak öncelikle tek değişkenli ve çok değişkenli olasılıkyoğunluk fonksiyonlarının parametrik olmayan tekniklerle tahminedilmesinden bahsedilmiştir. Bu kapsamda, kernel tahmin tekniği, kernel K vedüzleştirme (bant genişliği) parametresi h'nin seçimine ilişkin detaylaraözellikle yer verilmiştir. Bu açıklamalardan sonra, regresyon fonksiyonununparametrik olmayan teknikler yardımıyla tahminine ilişkin teorik yapıdan dabahsedilmiştir. Son bölümde ise, uygulama olarak Türkiye'deki para arzı veenflasyon arasındaki ilişkinin fonksiyonu, parametrik olmayan regresyontekniğiyle tahmin edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The regression analaysis is used to estimate the relation functionbetween dependent variable ande independent variable/variables by usingsome statistical techniques. As the function which shows the relationbetween these variables is a kind of probability density function, it is knownthat first of all this function should be estimated. There are two differentmethods called ?parametric? and ?non-parametric? tecniques which can beused to estimate this probability density function.Main subject of this thesis is, to estimate the regression function byusing an alternative technique called ?non-parametric regression?. As thesubtitles of this subject, at first, non-parametric method of estimation ofunivariate and multivariate probability density function is discussed. Details ofkernel estimation method, selection of kernel K and the smoothing (bandwith)parameter h is discussed particularly. After these explanations, theory of theestimation of regression function by using non-parametric techniques isdiscussed either. Finally, as an application, the relation function betweenmoney supply and inflation in Turkey is estimated by using a non-parametricregression technique.
Benzer Tezler
- Yaşam tabloları analizinde kullanılan bazı istatiksel tekniklerin böbrek nakli verilerine uygulanması
Applications of some statistical techniques used in life table analysis to the kidney transplantation data
EMEL BAŞAR
- Evaluating performance of different remote sensing techniques and various interpolation approaches for soil salinity assessment
Toprak tuzluluğu değerlendirmesi için farklı uzaktan algılama teknikleri ve çeşitli interpolasyon yaklaşımlarının performansının değerlendirilmesi
TAHA GORJI
Doktora
İngilizce
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE GÜL TANIK
- Penetration rate optimization in heterogeneous formations with support vector machines method
Destek vektör makinesi yöntemi ile heterojen formasyonlarda ilerleme hızı optimizasyonu
KORHAN KOR
Doktora
İngilizce
2021
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRŞAT ALTUN
- Signal detection and parameter estimation of frequency hopping signals
Frekans atlamalı sinyallerin tespiti ve parametre kestirimi
BATUHAN KAPLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Hierarchical dirichlet process based gamma mixture modelling for terahertz band wireless communication channels and statistical modelling of 240 GHz - 300 GHz band
Terahertz bandı kablosuz haberleşme kanalları için hiyerarşik dirichlet sürecine dayalı gamma karışım modeli ve 240 GHz-300 GHz bandının istatistiksel modellenmesi
ERHAN KARAKOCA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
