Geri Dön

Lineer modellerde lineer parametrik kısıtlamalar

The Lineer parametric restrictrons in the linear models

  1. Tez No: 2590
  2. Yazar: YÜKSEL ÖNER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. FİKRİ ÖZTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1987
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 112

Özet

ÖZET Yüksel Öner Yüksek Lisans Tezi Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Eylül 1987 Bu çalışmada, lineer modellerde lineer parametrik kısıtlamalar altında parametre kestirimi, kestiricilerin kabul edilebilirliği ve hipotez testi konusu incelendi. Modelin tasarım matrisinin tam sütun ranklı olması duru munda ve e ~ (0,a2I) varsayımı altında alışılmış en kü çük kareler kestiricisinin K(g_0,1) riskine göre £ paramet re vektörü için kabul edilebilir, lineer ve yansız oldu ğu bir teoremle ispatlandı. Yine aynı durumda ve ayrıca tasarım matrisinin tam sütun ranklı olmaması durumunda, RJ = £ lineer parametrik kısıtlamalarına bağlı Y = X^+ e modelindeki ğ için en iyi, lineer, yansız kestirimler bulundu. Yukarıdaki çalışmaya bağlı olarak, kısıtlanmış li neer modelde Stein kuralı kestiricisinin kısıtlanmış en küçük kareler kestiricisinden üstün olduğu gösterildi. Bundan başka, X ve R matrisleri üzerine rank koşulu konulmaksızm £ nm lineer kombinasyonlarının en iyi li neer yansız bir kestiricisini bulmak için gerekli ve- ye terli koşullar verildi... > -i-Son olarak, H ve K isteksel ranklı iki matris ol mak üzere e ~ N(0,a2l ) normallik varsayxmx altında, HH+h=h, KK+m=m ve [K(I-H+H)][K(I-H+H)]+ (m-KH+h) = (m-KH+h) bağdaşabilirlik koşullarını sağlayan Hj = h ve Kj = m lineer parametrik kısıtlamalarına bağlı £ = XP + e li neer modelindeki J vektörü için en iyi lineer kestirici, HJ = h kısıtlaması altında H0 : KJ = m. hipotezini test ?hi " r&ı için gerekli test istetistiği; J- v ve j = yaza- i- j m rak teşkil edilen JJ3 = jj_ kısıtlaması ve JJ+2 ~ İ bağda- şabilirlik koşulu altında daha az hesap gerektiren bir yöntemle yeniden elde edildi. -ıı-

Özet (Çeviri)

ABSTRACT THE LİNEER PARAMETRIC RESTRICTIONS IN THE LINEAR MODELS Yüksel öner M.S. Thesis Gazi University Institute of Science and Technology Eylül 1987 In this study, under the linear parametric restric tions the subject of parameter estimation and the admis sibility of estimators and hypotheses testings in the linear models have been discussed. It is proved in a theorem that in the case of full rank of the design matrix of the model and under the assumption e ~ (0,a2I) the ordinary least squares estimator is admissible linear and unbiased for the parameter vector J with respect to the risk of R(J0,I). Under the same conditions, and in the case non of full rank of the design matrix the best linear unbiased estimates for the vector J in the model Y = X_£ + e subject to the linear parametric restrictions Rj3 = r are obtained. Depending on the above mentioned study, it is shown that in the restricted linear model the Stein-ruled estimator dominates the restricted least squares estimator. ?iii-Furthermore, without imposing the rank condition on the matrices X and R, the necessary and sufficient conditions are given in obtaining a best linear unbiased estimator of the linear combinations for J. Finally, let H and K are of arbitrary rank two matrices. Under the normality assumption e ~ N(0,ct2i) the best linear estimater for J in the model Y = XJ3 + e subject to linear parametric restrictions HJ5 = h, Kj3 = m which are realizing the consistency conditions HH+h=h, KK+m = m and [K (I-H+H) ] [ K (I-H+H) ] + (m - KH+ h)= (m-KH+h) and under the restriction HJ = h necessary testing statistic for testing the hypothesis H0: K£ = m have been reobtained by a method that requires less computation under the restriction J£ - j. anc* JJ+İ =2 consistency“h”condition constituted by writing J = and 2 = m -xv-

Benzer Tezler

  1. Tez No

    378991

    Lineer modellerde lineer parametrik kısıtlamalar altında parametre kestirimleri ve hipotez testleri

    Başlık çevirisi yok

    CEMİL YAPAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1980

    MatematikKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRİ AKDENİZ

  2. Tez No

    276159

    Lineer modellerde parametre tahminleri ve kanonik korelasyonlar

    Parameter estimations in linear models and canonical correlations

    ZEYNEP ALBAYRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    MatematikOrdu Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMİL YAPAR

  3. Tez No

    904260

    Oluklu sandviç kompozitlerin çekirdek yapısının elastik sabitler açısından incelenmesi

    Investigation of sandwich structures with corrugated core in terms of elastic constants

    ALPER ONUR GÜLŞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KAAN YILDIZ

  4. Tez No

    518016

    1d to 3d mapping of wind turbine blade structural behavior using a coupling method

    Eşleşme yöntemi kullanarak rüzgar türbin kanatlarının yapısal davranışlarının 1bde 3b ye haritalanmasi

    SEYED FARHAD ABTAHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR AYTEKİN KÖROĞLU

  5. Tez No

    619189

    Korelasyon katsayısının farklı geometrik yorumları, istatistikte lineer modellerin geometrisi, lineer modellerde lineer kısıtlamalar altında parametre tahminleri ve hipotez testi

    Different geometric interpretations of correlation coefficient, the geometry of the linear models in statistics, parameter estimations and hypothesis testing under linear constraints in the linear models

    FATMA BUĞLEM YALÇIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    MatematikOrdu Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMİL YAPAR

    PROF. DR. VEDAT SUAT ERTÜRK

Geri Dön