Geri Dön

İstatisitksel daraltıcı (Shrinkage) model ve uygulamaları

A statistical shrinkage model and its applications

  1. Tez No: 244314
  2. Yazar: IŞIL FİDANOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FİKRİ AKDENİZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Bölümü
  12. Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 93

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

  1. Essays on model averaging and forecasting

    Model ortalaması ve tahmin üzerine analizler

    HAKAN GÜNEŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    EkonomiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DİLEM YILDIRIM KASAP

  2. İstatistiksel daraltıcı yöntemlerden ridge regresyon, lasso regresyon ve elastik net regresyonun tahminleme ve sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması

    Compare of estimation and classification performances of statistical shrinkage methods ridge regression, lasso regression and elastic net regression

    GAMZE SEVER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyoistatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEZAN MUTLU

  3. Bayburt'a özgü üç farklı Berberis ve Hippophae rhamnoides bitkilerinin biyoaktif bileşiklerinin, biyoaktivitelerinin ve İn Vitro biyoyararlılıklarının belirlenmesi

    Determination of bioactive compounds, biyoactivities and In Vitro bioaccessibility of different Berberis and Hippophae rhamnoides plants native to Bayburt

    EDA ŞENSU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BERAAT ÖZÇELİK

  4. Nafazolin hidroklorür'ün elektrokimyasal davranışı ve adsorptif sıyırma yöntemiyle tayini

    Electrochemical behavior of naphazoline hydrochloride and determination by adsorptive stripping method

    TUĞÇE ÇETİNKOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    KimyaNamık Kemal Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FUNDA ÖZTÜRK

  5. Covid-19 pandemisinin finansal oranlar üzerine etkisi: BIST'te bir inceleme

    The impact of Covid-19 pandemic on financial ratios: A review at BIST

    ŞULE ÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    MaliyeKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    Uluslararası Ticaret Ve Finansman Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FERİT KARAHAN