Karışık doğrusal modellerde artık analizi ve etki analizi
Residual analysis and influence analysis in linear mixed models
- Tez No: 216408
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖNİZ TOKTAMIŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Karısık doğrusal modeller, aykırı noktalar, varyans bilesenleri, en çok olabilirlik yöntemi, Linear mixed models, outliers, variance components, maximumlikelihood method
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tez çalışmasının amacı, karışık doğrusal modellerde yanıt vektörünün varyansının bilindiği varsayımı altında, aykırı noktaların belirlenmesi için kullanılan ölçütlerin ve parametre kestirim yöntemlerinin tanıtılması, dengeli olmayan gerçek bir veri kümesi üzerinde uygulama yapılmasıdır.Bu çalışmada önce sabit modellerde parametre kestirim yöntemleri ve aykırı noktaları ortaya çıkarmak için önerilen ölçütlerden standartlaştırılmış artıklar, Cook Uzaklığı, DFFITS ve DFBETA tanıtılmış; sonra karışık doğrusal modellerde parametre kestirim yöntemleri ve aykırı noktaları ortaya çıkarmak için sabit modellerde kullanılan ölçütlere benzer olarak geliştirilen ölçütler incelenmiştir.Çevre ve Orman Bakanlığı Orman Ağaçları ve Tohumları Islah Araştırma Müdürlüğünden alınan veri kümesi için karışık doğrusal bir model oluşturulmuş, aykırı olabilecek noktalar önerilen ölçütler yardımıyla belirlenmiş ve bu noktalar veri kümesinden çıkarılarak parametre kestirimleri en çok olabilirlik yöntemi ile elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The aim of thesis is to introduce diagnostics used to detect outliers and estimation methods for parameters under assumption is that variance of response vector is known in linear mixed model, apply to a real unbalanced data set.In this study, firstly in fixed models, estimation methods for parameters and proposed diagnostics as stantardized residuals, Cook?s Distance, DFFITS, DFBETA used to detect outliers have been introduced then in linear mixed models estimation methods for parameters and diagnostics developed as diagnostics used to detect outliers in fixed models have been examined.A linear mixed model has been composed for data set taken from The Forest Tree Seeds and Tree Breeding Research Directorate in The Ministry of Enviroment and Forestry, the points to be outlier have been determined by proposed diagnostics and the estimations of parameters have been obtained with maximum likelihood method by removing outliers from data set.
Benzer Tezler
- Adsorption of Cr (VI) ions in wastewaters on hydrothermally synthesized chitosan/polyvinyl alcohol beads in continuous systems
Hidrotermal yöntem ile sentezlenmiş kitosan-polivinil alkol adsorban boncukları ile sabit yataklı kolonda Cr (VI) adsorpsiyonu
EYLÜL KÖSOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Kimya MühendisliğiMarmara ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAŞAR ANDELİB AYDIN
- Determination of the mechanical and dynamic properties of recycled concrete aggregate for pavement design
Yol üstyapısı tasarımı için geri dönüştürülmüş beton agregalarının mekanik ve dinamik özelliklerin belirlenmesi
MERVE AKBAŞ
Doktora
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RECEP İYİSAN
- Life cycle assessment of anaerobic digestion for the organic fraction of municipal solid waste
Kentsel katı atıkların organik kısmının anaerobik çürütülmesi prosesi yaşam döngüsü analizi
HAYRUNNİSA OMRAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATOŞ GERMİRLİ BABUNA
DOÇ. DR. BURÇİN ATILGAN TÜRKMEN
- Boylamsal veri analizinde farklı yaklaşımlar
Different approaches in longitudinal data analysis
DERYA GÜLER
- Üzüm sularının pastörizasyonu ve kontsantresi sırasında hidroksimetilfurfural oluşumu üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
ŞERİFE ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ürünleri Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL