Robust tahmin edicileri ve özellikleri
Robust estimators and properties
- Tez No: 212613
- Danışmanlar: PROF. DR. FİKRİ AKDENİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- 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
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Pairwise multiple comparisons under short-tailed symmetric distribution
Kısa kuyruklu simetrik dağılım altında ikili çoklu karşılaştırmalar
SİBEL BALCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEN AKKAYA
PROF. DR. ÖZTAŞ AYHAN
- Model seçimi için dayanıklı lasso ve uygulamaları
Robust lasso for model selection and aplications
BEGÜM YENİLMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İstatistikEskişehir Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞÜKRÜ ACITAŞ
- Ağır kuyruklu dağılımlarda konum parametresinin analizi
Analysis of location parameter in heavy-tailed distributions
BAHATDİN DAŞBAŞI
- Adaptive inference of autoregressive models under nonnormality
Normal olmayan durumda otoregresif modellerin uyarlamalı çıkarsaması
BEGÜM YENTÜR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEN AKKAYA
DOÇ. DR. ÖZLEM TÜRKER BAYRAK
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAntalya Bilim ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALI DANANDEH MEHR