Ridge yöntemlerinde yanlılık parametrelerinin seçimi
Choice biosing parameters in ridge methods
- Tez No: 23069
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZTÜRK FİKRİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1992
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
III ÖZET Yüksek Lisans Tezi RİDGE YÖNTEMLERİNDE YANLILIK PARAMETLERİNİN SEÇİMİ Süleyman ÖZEN Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Danışman: Doç.Dr.Fikri ÖZTÜRK 1992, Sayfa: 55 Jüri: Doç.Dr. Fikri ÖZTÜRK Prof. Dr.Özkan ÜNVER Y.Doç.Dr.Ayşen APAYDIN Çoklu Lineer Regresyon Modelinde açıklayıcı değişkenler arasında çoklu bağlantı olması durumunda parametre tahminlerinde arzu edilmeyen sonuçlar ortaya çıkmaktadır. Bu durumlarda ridge tahmin yöntemi önerilmektedir. Bu çalışmada Ridge tahmin yöntemlerinde yanlılık parametresinin seçilmesi problemi üzerinde durulmuştur. Mısır üretimindeki verim ile ilgili bir uygulama yapılmıştır. ANAHTAR KELİMELER: Regresyon, çoklubağlantı, ridge regresyon.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT Masters Thesis CHOICE OF BIASING PARAMETERS IN RIDGE METHODS Süleyman ÖZEN University of Ankara Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Statistics Supervisor: Assoc. Prof. Dr.Fikri ÖZTÜRK 1992, Page: 5 5 Jury: Assoc.Prof.Dr.Fikri ÖZTÜRK Prof.Dr.Özkan ÜNVER Assist.Prof.Dr.Ayşen APAYDIN In Multiple Linear Regression Model, when there is multicollinearity between explanatory variables undesirable results occur for the parameter estimation. In these cases ridge estimation method is suggested. The choice of biasing parameter in ridge methods have been taken up in this study. An application has been done which concerns with corn production yield. KEY WORDS: Regression, multicollinearity, ridge regression.
Benzer Tezler
- Ridge ve liu regresyonda tavlama benzetimi optimizasyonu kullanılarak yanlılık parametrelerinin elde edilmesi ve bazı yanlılık parametreleri ile karşılaştırılması
Obtaining the biasing parameters using simulated annealing optimization in ridge and liu regression and comparing them with some biasing parameters
GİZEM İKLİL KOCASOY
- Cezalı Regresyon yöntemleri ve uygulaması
Penalized regression methods and its application
RUKEN ERDEM DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
BiyoistatistikYüzüncü Yıl ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SIDDIK KESKİN
- Lineer regresyon modelinde liu tahmin edici
Liu estimator in linear regression model
BİRER GÜVELOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR
- Extreme learning machine based on L1 and L2 norms
L1 ve L2 norma dayalı aşırı makine öğrenmesi
HASAN YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2020
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU
- En küçük kareler, Ridge regresyon ve Robust regresyon yöntemlerinde analiz sonuçlarına aykırı değerlerin etkilerinin belirlenmesi
Determination the effects of outliers at the least squares, Ridge regression and Robust regression analysis results
NURŞEN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
BiyoistatistikÇukurova ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. G. TAMER KAYAALP