Geri Dön

Robust tahmin edicileri ve özellikleri

Robust estimators and properties

  1. Tez No: 212613
  2. Yazar: YEKTA SİTARA KOÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FİKRİ AKDENİZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: En küçük kareler tahmin edici, En küçük medyan kareler tahmin edici, Kırılma noktası, Robust tahmin edici, Sapan değer, Breaking Point, Least median squares estimator, Least squares estimator, Outlier, Robust estimator
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 120

Özet

Robust tahmin ediciler, veri kümesinde güvenli gözlemlerin homojen dağılmaması durumunda güvenli sonuçlar bulmak ve sapan değerlerin etkisini azaltmak amacıyla kullanılır. Tezin temel amacı; klasik regresyon analizinde sapan gözlemlerin varlığı nedeniyle standart varsayımların sağlanmaması durumunda en küçük kareler yöntemine alternatif olarak sunulan robust regresyon yöntemlerinin incelenmesidir. Bu çalı?mada önce sapan değerler, kırılma noktası ve etki fonksiyonu kavramları ele alınacak, sonra robust basit regresyon ve çoklu regresyondaki tahmin ediciler incelenecektir. Örneklerle bu tahmin ediciler, en küçük kareler tahmin edicisiyle kar?ıla?tırılacaktır.

Özet (Çeviri)

Robust estimators are used for reducing the effects(weights) of outlying observations in the data set to get more reliable and stable estimators. The aim of this thesis is to propose robust regression procedures as an alternative method to Least Squares procedure which is widely used in classical regression analysis and very sensitive to outlying observations. In this thesis, firstly outlier and breaking point concepts will be introduced, secondly a general overview of estimators for robust simple and multiple regression will be given and finally these estimators will be compared with classical Least Squares estimators and examples will be provided.

Benzer Tezler

  1. Pairwise multiple comparisons under short-tailed symmetric distribution

    Kısa kuyruklu simetrik dağılım altında ikili çoklu karşılaştırmalar

    SİBEL BALCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞEN AKKAYA

    PROF. DR. ÖZTAŞ AYHAN

  2. Model seçimi için dayanıklı lasso ve uygulamaları

    Robust lasso for model selection and aplications

    BEGÜM YENİLMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İstatistikEskişehir Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞÜKRÜ ACITAŞ

  3. Ağır kuyruklu dağılımlarda konum parametresinin analizi

    Analysis of location parameter in heavy-tailed distributions

    BAHATDİN DAŞBAŞI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    MatematikNiğde Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ONUR KÖKSOY

  4. Adaptive inference of autoregressive models under nonnormality

    Normal olmayan durumda otoregresif modellerin uyarlamalı çıkarsaması

    BEGÜM YENTÜR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞEN AKKAYA

    DOÇ. DR. ÖZLEM TÜRKER BAYRAK

  5. Drought modeling and forecasting using emerging deep learning techniques

    Yeni gelişen derin öğrenme tekniklerini kullanarak kuraklık modelleme ve tahmini

    HIBA EAEADA HAMEED AL KUBAISI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAntalya Bilim Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALI DANANDEH MEHR