Regresyonda pürüzlülük ceza yaklaşımı
Roughness penalty approach in regression
- Tez No: 212962
- Danışmanlar: PROF.DR. MEMMEDAĞA MEMMEDLİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Pürüzlülük Ceza Yaklasımı, Splayn Düzeltme Yaklasımı, Regresyon Splayn Yaklasımı, Toplamsal Model, Genellestirilmis Toplamsal Model, nce Tabakalı Splayn, Roughness penalty approach, Smoothing spline approach, Regression spline approach, Additive Model, Generalized additive model, Thin plate spline
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 129
Özet
Tez çalısmasında splayn düzeltme ve regresyon splaynı ile regresyonda pürüzlülük ceza yaklasımı ele alınmıstır. Toplamsal ve genellestirilmis toplamsal regresyon modellerinin tahmini için farklı algoritmalar ve onların yakınsamaları incelenmistir. Bazı açıklayıcı degiskenlerin yanıt degiskenini dogrusal etkilemedigi karmasık regresyon problemlerinde, splayn düzeltme ve regresyon splaynı yöntemlerinin çok önemli oldugu, uygulamalarla ortaya konmustur. Regresyonda pürüzlülülük ceza yaklasımında iyi bir modelin elde edilmesi, optimum düzeltme parametresi veya uygun serbestlik derecesinin seçimi ile gerçeklestirilir. Bu nedenle, düzeltme parametresinin seçimi ile ilgili bazı kriterler ve bazı serbestlik derecesi tanımları incelenmistir. Büyük veri setine sahip ve çok boyutlu problemlerde, regresyon splaynı ile pürüzlülük ceza yaklasımının daha kullanıslı oldugu gösterilmistir. Diger taraftan, ince tabakalı splaynları içeren genellestirilmis toplamsal modellerin çok yararlı olabilecegi gözlenmistir.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, roughness penalty approach is examined by using smoothing spline and regression spline. Different algorithyms and convergence of those are studied for estimation of additive and generalized additive regression models. It is proved in the applications that the smoothing spline and regression spline methods are very important in complicated problems considering some explanotory variables have not linear effect on response variables. Obtaining a good model in roughness penalty approach in regression can be done by choosing the optimum smoothing parameter or appropriate degrees of freedom. Therefore some criteria about choosing the smoothing parameter and some defines of degrees of freedom are examined. It is shown that, when regression spline is used, roughness penalty method is more convenient in problems with large data input and multiple dimension. At the same time, it is observed that generalized additive models with thin plate spline can be beneficial.
Benzer Tezler
- Ölçüm hatalı değişkenli yarı parametrik regresyon modelleri
Semiparametric regression models with errors in variables
SEÇİL TOPRAK
Doktora
Türkçe
2015
İstatistikDicle ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN İLHAN TUTALAR
PROF. DR. MÜJGAN TEZ
- Splayn ve entropi optimizasyon modelleri ve uygulamaları
Spline and entropy optimization models and applications
AKHLITDIN NIZAMITDINOV
- Taşlama işleminde titreşimin izlenmesi ve yüzey pürüzlülüğünün regresyonla modellenmesi
Monitoring vibration in grinding process and regression modelling of surface roughness
LEVENT ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Makine MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. İLHAN ASİLTÜRK
- Yüzey pürüzlülüğünü etkileyen parametrelerin optimizasyonu ve pürüzlü mikrokanal akışının deneysel incelenmesi
Optimization of parameters affecting surface roughness and experimental investigation of rough microchannel flow
UMUT KÜÇÜKOĞLU
- Kaya kütlesindeki süreksizliklerin pürüzlülük ölçümleri için objektif yöntemlerin geliştirilmesi
Development of objective methods for measuring roughness of discontinuity surfaces in rock mass
İBRAHİM EMRE ÖNSEL
Doktora
Türkçe
2014
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CÜNEYT ATİLLA ÖZTÜRK