Bulanık doğrusal regresyon uygulaması
An application of fuzzy linear regression
- Tez No: 256285
- Danışmanlar: DOÇ. DR. M. MUHİP ÖZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: bulanık mantık, bulanık doğrusal regresyon, Fuzzy logic, Fuzzy linear regression
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 133
Özet
Regresyon, istatistikte kullanılan etkili araçlardan biridir. Açıkça ortadadır ki, muhtemel yapılar yerine bulanık niceliklerden kaynaklanan belirsizlik açıklanmak istendiğinde yeni bir yapı altında kesin olmayan parametreleri tahmin etmeyi sağlayacak başka araçlar yaratmak gerekir.Bulanık doğrusal regresyon, gözlem sayısı az ve bunlar arasındaki etkileşim belirsiz olduğunda değişkenler arasındaki ilişkinin tahmini için kullanılabilecek bulanık parametrelerin hesaplanmasında kullanılan bir yöntemdir.Yaşam kalitesi, Zeka testi vb. gibi kavramlar üzerinde konuşurken, klasik ve kesin tanımlamalar mevcut değildir. Klasik kümeler teoreminde bu kavramların kesin şekilde belirlenmesini sağlayan araçlar yoktur. Bu çalışmada, araştırmanın amaçlarına riayet ederek, kalp hastalıklarının yaşam kalitesi üzerine etkili faktörleri belirlemek için Tanaka tarafından geliştirilmiş bulanık doğrusal regresyon kullanılarak bulanık parametreler tahmin edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Regression is one of the efficient tools that are used in statistics. Obviously, when we want to explain the unaccuracy between statistic variables caused by fuzzy quantities¬ instead of probable structure, we should create other tools that enable us to estimate uncertain parameters under condition of new structure.Fuzzy linear regression is a method for estimation of fuzzy parameters that can be useful for estimation of relationship between variables, when the number of observations is few and the interaction of those is vague and uncertain.When speak on phrases like quality of life, intelligence quotient, etc ,we will find out there is no precise and classic definition and seems that there is not any position for these concepts and tools in determining effective agents in the theorem of classic sets. A result in respect to this prospect and aim of research, we consider the effective agents on quality of life of heart diseases using fuzzy linear regression that has been developed by Tanaka.
Benzer Tezler
- Bulanık mantık tabanlı tahmin modeli ve uygulaması
Fuzzy forecasting model and its implementation
EŞREF DENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Üniversitesiİstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜBARİZ EMİNOV
- Les applications de régression floue et d'optimisation floue aux problemes de sélection de la technologie
Bulanık regresyon ve bulanık optimizasyonun teknoloji seçimi problemlerine uygulamaları
ZEYNEP YILMAZ
Yüksek Lisans
Fransızca
2005
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ERTUĞRUL KARSAK
- Bulanık mantığın doğrusal regresyon analizinde kullanılmasına ilişkin bir uygulama
The Using of fuzzy logic for linear regression analysis and application
YASEMİN URAS
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET AKDENİZ
- Enjeksiyon uygulanmış kum zeminlerde permeabilite katsayısının esnek hesaplama yöntemleri ile tahmin edilmesi
Estimation of permeability coefficient values by using flexible calculation methods in sandy soil which was injected
ASLIHAN DİLEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERAY YILDIRIM
- Satış süreçlerinde sektörel parametrelere dayalı satış tahmini modeli çalışması ve uygulaması
Sales forecasting model based on sectoral parameters in sales process and model's application
NAGEHAN KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEMİH COŞKUN