Geri Dön

Aykırı değerlerin regresyon modellerine etkileri ve sağlam kestiriciler

The effect of outliers on models of regression and robust estimator

  1. Tez No: 221866
  2. Yazar: ALEV VURAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN GÜRİŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Degiskenler arasındaki dogrusal iliskiyi açıklamak istedigimizde parametre tahmini için kullanacagımız en eski tahmin yöntemi olan En Küçük Kareler yöntemi verilerde aykırı deger(ler) olması ve hata terimlerinin normal dagılıma uymaması durumunda güvenilir olmayan tahmin sonuçları vermektedir. Bu çalısmanın amacı; aykırı deger(ler) varlıgında daha saglıklı sonuçlar elde etmek amacıyla kullanılan Saglam kestiricilerden bahsetmek ve her iki yöntemin ulastıkları bilgilerin karsılastırılmasının yapılarak Saglam yöntemlerin En Küçük Kareler yöntemine üstünlüklerinin gösterilmesidir.

Özet (Çeviri)

When we need to explain the direct relation between the variables, the oldest estimation method, the Least Squares method, we use to estimate the parameters, is giving unreliable estimation results due to outlying data and the terms of errors not matching with the normal distribution. The purpose of this study is to mention about the Robust Estimators which are used to get more reliable outcome with the presence of outliers and to show how the information obtained by both methods are compared and their dominance on Least Squares method is shown.

Benzer Tezler

  1. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  2. Anomaly detection using machine learning techniques: A comparative study on first payment default prediction in retail loans

    Yapay öğrenme yöntemleriyle anomali saptanması: Bireysel kredilerde ilk ödemede batma tahmini üzerine karşılaştırmalı bir çalışma

    AHMET TALHA YİĞİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bankacılıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  3. Lifli geopolimer betonların mekanik özelliklerinin makine öğrenmesi kullanılarak analizi

    Machine learning-based analysis of mechanical properties of fibrous geopolymer concrete

    CANAN BARTIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İnşaat MühendisliğiIğdır Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET EMİN KURTOĞLU

  4. Novel approaches to regression models for functional data

    Fonksiyonel veri için regresyon modellerine yeni yaklaşımlar

    MÜGE MUTİŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLHAYAT GÖLBAŞI ŞİMŞEK

    DOÇ. DR. UFUK BEYAZTAŞ

  5. Çoklu doğrusal bağlantı ve aykırı değer sorunu için rigge-robust-boosting topluluk regresyon yaklaşımı

    Rigge-robust-boosting ensemble regression approach for multicollinearity and outlier problem

    AYŞEGÜL HAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Ekonometriİnönü Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET GÜNGÖR