İstatisitksel daraltıcı (Shrinkage) model ve uygulamaları
A statistical shrinkage model and its applications
- Tez No: 244314
- Danışmanlar: PROF. DR. FİKRİ AKDENİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Ridge regresyon, Ridge regression
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Bölümü
- Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bridge Regresyon, koşullu penalty (ceza) fonksiyonu, cezalı regresyonun özel türüdür. Bridge tahmin edicisi; atış metodu ya da düzeltilmiş Newton-Raphson metodu ile cezalı skor denklemlerinin çözülmesi sonucu elde edilir. Bridge tahmin edici, yanlılığı biraz gözden çıkarma ile küçük varyanslar verir ve böylece doğrusal regresyon modelinde mevcut açıklayıcı değişkenler arasında ilişki olduğunda, küçük hata kareler ortalaması ve küçük hata tahmini elde edilir.Cezalandırma kavramı; ortak likelihood fonksiyonlarının oluşuna rağmen, cezalandırmanın uygulanmasını sağlarken, cezalı skor denklemleri ile genelleştirilir. Cezalandırma, genelleştirilmiş lineer modeller (GLM) ve genelleştirilmiş tahmin denklemlerinden (GEE) sonra uygulanır.Ceza parametresi ve düzen (ayar) parametresi ; genelleştirilmiş çapraz geçerlilik testi (GCV) ile seçilir. Yarı-GCV; cezalı genelleştirilmiş tahmin denklemleri için parametre seçmeye geliştirilir.
Özet (Çeviri)
Bridge regression, a special type of penalized regression of a penalty function with is considered. The Bridge estimator is obtained by solving the penalized score equations via the modified Newton-Raphson method or the Shooting method. The Bridge estimator yields small variance with a little sacrifice of bias. And thus achieves small mean squared error and small prediction error when collinearity is present among regressors in a linear regression model.The concept of penalization is generalized via the penalized score equations, which allow the implementation of penalization regardless of the existence of joint likelihood functions. Penalization is then applied to generalized linear models and generalized estimating equations (GEE).The penalty parameter and the tuning parameter are selected via the generalized cross-validation (GCV). A quasi-GCV is developed to select the parameters for the penalized GEE.
Benzer Tezler
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Süt formüllerinin tüketim uygulamaları ve süt formüllerinin C vitamini içeriği ile pH değerleri
Başlık çevirisi yok
GÖNÜL VAROL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Besin Hijyeni ve Teknolojisiİstanbul ÜniversitesiÇocuk Gelişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TÜRKAN KUTLUAY
- Türkiye'de aile planlaması çalışmalarında erkeklerin önemi, hastane personeli ile fabrika işçilerinin doğum kontrol yöntemlerine karşı tutum ve davranranışlarında farklılığın araştırılması
Başlık çevirisi yok
KAMİL MALKOÇLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Demografiİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERİN KÖSEBAY
- Pre-eklampsi ve eklampsi vakalarında immünoglobülin düzeylerinin değerlendirilmesi (Klinik ve immünobiolojik araştırma)
Examination des valeurs d'immunoglobulines en cas de la toxemie gravidique
M. MURAT SEMİZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER