Geri Dön

Yarı parametrik regresyonda tahmin metodları

Estimation methods in semiparametric regression

  1. Tez No: 244371
  2. Yazar: GÜLİN TABAKAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FİKRİ AKDENİZ
  4. Tez Türü: Doktora
  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: 146

Özet

Bu tezde parametrik model varsayımlarının sağlanmaması durumunda parametrik ve parametrik olmayan yaklaşımların en iyi yönlerini alan yarı parametrik regresyon modeli tanıtılmıştır. Yarı parametrik regresyon modelinde parametre tahmini için üç farklı yaklaşım ele alınmıştır. İlk olarak, cezalı en küçük kareler temeline dayanan eğrisel çizgi düzeltme yöntemi tanıtılmıştır ve bu yönteme dayalı olarak yarı parametrik modelin değerlendirilmesi için düzeltme parametresi seçim problemi ele alınmıştır. İkinci olarak, yarı parametrik regresyon modelinde parametre tahmini için dalgacık tabanlı tahmin yöntemi tanıtılmıştır. Son olarak yarı parametrik modelde parametre tahmini için fark alma fikri ele alınmıştır ve yarı parametrik modelde çoklu iç ilişkinin varlığı durumunda farka dayalı ridge tahmin edici olarak adlandırılan yeni bir tahmin edici önerilmiştir. Farka dayalı ridge tahmin edici ile farka dayalı tahmin edici hata kareler ölçütüne göre karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the semiparametric regression model that combines the best features of the parametric and the nonparametric approaches are introduced when the parametric model assumptions are violated. Three different approaches for the semiparametric regression model estimation are considered. Firstly, the smoothing spline estimation procedure based on penalized least squares is introduced and for the evaluation of a semiparametric model based on this procedure the smoothing parameter selection criteria are considered. Secondly, a wavelet based approach is introduced for estimating a semiparametric regression model. Finally the idea of differencing to the parameter estimation in semiparametric regression model is considered and a new difference-based estimator which is called difference-based ridge estimator when the presence of multicollinearity in the semiparametric regression model is suggested. The differencing estimator and difference-based ridge estimator are analyzed and compared in the sense of mean-squared error criterion.

Benzer Tezler

  1. Refinements, extensions and modern applications of conic multivariate adaptive regression splines

    Konik çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrilerinin geliştirilmesi, uzantıları ve modern uygulamaları

    FATMA YERLİKAYA ÖZKURT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    MatematikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GERHARD WILHELM WEBER

  2. Advances in robust identification of spline models and networks by robust conic optimization, with applications to different sectors

    Değişik sektörlere uygulamalarıyla birlikte sağlam konik optimizasyon ile eğri modelleri ve ağların sağlam tanımlanmasındaki gelişimler

    AYŞE ÖZMEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    MatematikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER

  3. Destek vektör makinelerinin etkin eğitimi için yeni yaklaşımlar

    New approaches for effective training of support vector machines

    EMRE ÇOMAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ARSLAN

  4. Numerical simulation of transient sandface and wellbore temperature behaviors of wells in multilayer single-phase oil and geothermal reservoirs

    Çok tabakalı, tek-fazlı petrol ve jeotermal rezervuarlardaki kuyuların kararsız kuyu cidarı ve kuyu içi sıcaklık davranışlarının sayısal simülasyonu

    CİHAN ALAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT ÇINAR

  5. Yarı parametrik regresyon yönteminin hayvancılıkta kullanımı

    Using semiparametric regression in animal science

    BARIŞ KAKİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    ZoolojiYüzüncü Yıl Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. LEVENT TÜRKMUT