Kısmi en küçük kareler regresyonu
Partial least squares regression
- Tez No: 244977
- Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Ayarlama, çoklubağlantı, çok değişkenli ayarlama, Çoklu Doğrusal Regresyon, Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu, Ridge Regresyon, Temel Bileşenler Regresyonu, Calibration, multicollinearity, multivariate calibration, Multiple Linear Regression, Partial Least Squares Regression, Ridge Regression, Principal Component Regression
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 170
Özet
Bu çalışmanın amacı, Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu'nun kullanım alanları ile algoritmalarını tanıtmak, Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu ile Çoklu Doğrusal Regresyon, Temel Bileşenler Regresyonu ve Ridge Regresyon yöntemlerini model geçerliğini test etmek için kullanılan ölçüleri kullanarak veriye uyum ve kestirimdeki başarıları bakımından karşılaştırmaktır. Ayrıca ayarlama kavramını tanıtmak ve çok değişkenli ayarlamada genellikle karşılaşılan çoklubağlantı problemiyle baş etmek için kullanılan veri sıkıştırma yöntemlerinden biri olan bilineer yöntemler olarak, Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu ile Temel Bileşenler Regresyonu'nu incelemektir.Bu çalışmada çoklubağlantılı veri kümeleri üzerinde yapılan uygulamalar, veriye uyum bakımından Çoklu Doğrusal Regresyon yöntemi daha başarılı olsa bile, amaç gelecek gözlemleri kestirecek bir model elde etmek olduğunda Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu, Temel Bileşenler Regresyonu ve Ridge Regresyonu'nun tercih edilebileceğini göstermektedir. Ayrıca genellikle Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu'nun daha az bileşen sayısıyla, kestirim bakımından Temel Bileşenler Regresyonu ile aynı ya da ondan daha iyi başarı gösterdiği görülmektedir.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to introduce the usage fields and algorithms of Partial Least Squares Regression, compare the performances of Partial Least Squares Regression with Multiple Linear Regression, Principal Component Regression, Ridge Regression in terms of fitting the model and prediction, by using the measures used for testing the model validation. Furthermore, to introduce the concept of calibration and examine the Partial Least Squares Regression and Principal Component Regression as the bilinear methods that is one of the data compression methods, which are used to cope with multicollinearity problem, usually seen in multivaraite calibration.In this study the applications on data sets having multicollinearity show that, even if the Multiple Linear Regression method performs better in terms of fitting to the data, when the aim is to obtain a model in order to predict the future observations, Partial Least Squares Regression, Principal Component Regression and Ridge Regression may be chosen. Furthermore, it is seen that generally Partial Least Squares Regression shows an equal or better performance in terms of prediction, with fewer components, than Principal Component Regression.
Benzer Tezler
- Kısmi en küçük kareler regresyonu ve temel bileşenler regresyon yöntemlerinin incelenmesi ve hayvancılıkta uygulaması
Partial least squares regression and principal components regression investigation methods and applications in animal husbandry
SEDA AKYÜREK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
ZiraatVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SUNA AKKOL
- Çoklu iç ilişki durumunda kısmi en küçük kareler regresyonu ve alternatif yöntemlerle karşılaştırılması
Comparison of partial least squares regression and it's alternative methods when multicollinearity exists
YAKUP MURAT BULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEKİ YILDIZ
- Partial least squares method for the analysis of gene expression data
Gen ekspresyon verilerini analizi için kısmi en küçük kareler yöntemi
AYÇA ÖLMEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYLİN ALIN
- Development of chemometric calibration toolbox and its application for determination of salep adulteration
Kemometrik kalibrasyon yazılım paketi geliştirilmesi ve salep tağşişinin belirlenmesinde kullanılması
GÜN DENİZ AKKOÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Kimyaİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURMUŞ ÖZDEMİR
- Model selection methods for multivariate linear partial least squares regression
Çok değişkenli doğrusal kısmi en küçük kareler regresyonu için model seçme yöntemleri
ELİF BULUT
Doktora
İngilizce
2010
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR KURT