Geri Dön

Rasgele katsayılı lineer modellerde parametre tahmini

Parameter estimation in random coefficient linear models

  1. Tez No: 233371
  2. Yazar: AYFER ÇELİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FİKRİ ÖZTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada; Rasgele Katsayılı Lineer Model ve Rasgele Katsayılı Lineer Modellerde parametre tahmini ile hipotez testi üzerinde durulmuştur.Genel Lineer Modeller hakkında temel kavramlar verildikten sonra çalışmanın temelini oluşturan Swamy Tipi Rasgele Katsayılı Lineer Model tanıtılmıştır. Swamy Tipi modelde parametre tahmini yapılarak, model parametrelerinin bazı özelliklerine kısaca değinilmiştir. Çalışmanın sonunda çalışmanın konusuna uygun bir örneğe yer verilmiştir

Özet (Çeviri)

In this study, Random Coefficient Linear Model and parameter estimation in Random Coefficient Linear Models with Hypothesis test have been refered to.After the fundamental concepts have been given about General Linear Models, Swamy Type Random Coefficient Linear Model, which has become the essence of the study, has been mentioned. As the parameter has been estimated in the Swamy Type model, some specifications of the model parameters have been shortly examined. At the end of the study, an example, which is proper for the issue of the study, is given

Benzer Tezler

  1. Modeling statistical variations in MOS transistors

    MOS transistörlerde istatistiksel değişimlerin modellenmesi

    GÜLİN TULUNAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. ATİLLA ATAMAN

  2. Detection and classification of faults on the dc side of photovoltaic systems using logistic model tree algorithm

    Lojistik model ağacı algoritması ile fotovoltaik sistemlerin dc tarafındaki hataların tespiti ve sınıflandırılması

    BOĞAÇ OĞUZ TOĞAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. COŞKUN FIRAT

  3. Forecasting the performance of shale gas wells using machine learning

    Makine öğrenmesi kullanarak şeyl gaz kuyularının performansının tahmin edilmesi

    MOHAMMED SHEDAIVA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FAZIL EMRE ARTUN

  4. Kimyasal enjeksiyon yapılmış kum zeminlerde enjeksiyon malzemesiyle basınç dayanımı arasındaki ilişkinin incelenmesi

    Investigation of the relationship between injection material and compressive strength in chemically injected sand soils

    NURULLAH POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERAY YILDIRIM

  5. Türkiye'de enflasyon oranının yapay zekâ ile tahmini: Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin karşılaştırılması

    Forecasting of inflation rate with artificial intelligence in Türkiye: Comparison of machine learning and deep learning methods

    YUNUS EDİZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    EkonometriManisa Celal Bayar Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLKAY DİLBER