Tahmine parametrik olmayan regresyon yöntemiyle yaklaşım
Approach to estimation with non-parametric regression method
- Tez No: 261707
- Danışmanlar: PROF. DR. NEYRAN ORHUN BİLGE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Parametrik olmayan teknikler, Regresyon, Çapraz geçerlik, Çekirdek kestirimi, Nonparametric techniques, Regression, Cross validity, Kernel estimation
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Regresyon analizi, iki ya da daha fazla değişken arasındaki ilişkinin ortaya çıkarılması amacı ile çok sık kullanılmaktadır. Ancak parametrik regresyon analizinde fonksiyonunun biçimi önceden belirlenmektedir ve analizin güçlü varsayımları sağlaması gerekmektedir. Bu varsayımlar sağlanmadığında regresyon fonksiyonu hakkında yapılan çıkarımlar gerçeğe uymamakta ve sonuçlar yanlış yorumlanabilmektedir. Parametrik olmayan regresyon analizinde ise, hiçbir varsayıma yer verilmediği için değişkenler arasındaki ilişkinin ortaya çıkarılmasında esneklik sağlanmaktadır.Bu çalışmada işletme verimliliği ile finansal oranlar arasındaki ilişki, Kernel Regresyon ve LOESS yöntemi ile araştırılmış ve sonuçlar parametrik regresyon analizinin sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Kernel Regresyon ve LOESS yöntemi uygulandıktan sonra elde edilen sonuçların, parametrik regresyon analizi ile elde edilen sonuçlardan daha iyi olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Regression analysis has been frequently used to reveal relationship between two or more variables. Form of the regression function, however, is determined in advance and it is required that strong assumptions are provided in the parametric regression analysis. When these assumptions are not provided, making inferences about regression function are not real and the results might be interpreted wrongly. In nonparametric regression analysis, since there is no spesific assumption that must be met, the more flexibility is provided in revealing relationship between the variables
Benzer Tezler
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- Randomize olmayan klinik çalışmalarda en uygun eşleştirme analizi için makine öğrenme algoritmaları ile yeni propensity skor tahmin modellerinin geliştirilmesi
Development of new propensity score estimation models with machine learning algorithms for optimal matching analysis in non-randomized clinical trials
EMRE DEMİR
Doktora
Türkçe
2019
BiyoistatistikAnkara ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAL KENAN KÖSE
- Premenstrüel sendromlu olgularda oreksin-A kan düzeylerinin semptom şiddeti ile ilişkisinin araştırılması
Investigation of the relationship between orexin-A blood levels and symptom severity in individuals with premenstrual syndrome
DUYGU ÖZEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
PsikiyatriSağlık Bilimleri ÜniversitesiRuh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİR ŞAFAK
- Lupus nefriti hastalarında Testican-2 düzeyi ile EGFR arasındaki ilişki
The relationship between Testican-2 levels and EGFR in patients with Lupus nephritis
EZGİ OĞUZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
NefrolojiMarmara Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLEK BARUTÇU ATAŞ
- Frekans seçici yüzeyler (FSY) ile duyarlılığı iyileştirilmiş mikroşerit yama antenli hibrit yakın alan glikoz tespit sensörü tasarımı
Design of a hybrid near-field glucose sensing sensor based on a microstrip patch antenna with sensitivity enhancement using frequency selective surfaces (FSS)
UMUT KÖSE
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
