Which method gives the best forecast for longitudinal binary response data?: A simulation study
İki sonuçlu uzunlamasına veri üzerine en iyi öngörüyü hangi yöntem verir?: Benzetim çalışması
- Tez No: 269574
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM İLK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Uzunlamasına veri olarak da bilinen panel veri, aynı nesne üzerinden farklı zamanlarda alınan tekrarlı ölçümlerden oluşmaktadır. Öngörü yöntemi genellikle zaman serileri uygulamalarında kullanılsa da, panel verinin zaman boyutuna sahip olmasından dolayı panel veride de kullanılabilinmektedir. Fakat, literatürde bu alanda kısıtlı sayıda çalışma bulunmaktadır. Bu tezde literatürde giderek artan öneme ve artan temel role sahip olan iki sonuçlu panel veri için öngörü çalışılmıştır. Farklı yöntemlerin etkinliklerini karşılaştırmak ve öngörü için en iyi sonucu veren yöntemi bulmak için benzetim çalışması yapılmıştır. R programı kullanılarak gerçekleştirilen bu çalışmada, basit ve karmaşık yöntemlerin bulunduğu 21 farklı yöntem kullanılmıştır. Sonuç olarak içinde açıklanan değişkenin geçmişine dair bilgi bulundurmayan rastgele etkili modelin, özellikle öngörü yapılacak ilk iki yıl için en doğru öngörü değerlerini verdiği söylenebilir.
Özet (Çeviri)
Panel data, also known as longitudinal data, are composed of repeated measurements taken from the same subject over different time points. Although it is generally used in time series applications, forecasting can also be used in panel data due to its time dimension. However, there is limited number of studies in this area in the literature. In this thesis, forecasting is studied for panel data with binary response because of its increasing importance and increasing fundamental roles. A simulation study is held to compare the efficiency of different methods and to find the one that gives the optimal forecast values. In this simulation, 21 different methods, including naïve and complex ones, are used by the help of R software. It is concluded that transition models and random effects models with no lag of response can be chosen for getting the most accurate forecasts, especially for the first two years of forecasting.
Benzer Tezler
- Metro sistemlerinin tasarımında yapım ve işletme maliyetlerinin optimizasyonu için bir yaklaşım
An approach for optimizing construction and operation costs of metro systems
MEHMET TARIK DÜNDAR
Doktora
Türkçe
2016
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜBEYDE ÖZTÜRK
PROF. DR. SİNAN MERT ŞENER
DOÇ. DR. MURAT ERGÜN
- Çimento esaslı tekstil takviyeli kompozit plakalarla ankrajlı olarak güçlendirilmiş bölme duvarlarının kayma davranışının deneysel olarak incelenmesi
Experimental analysis of the shear behavior of dividing walls that strengthened with cement-based textile reinforced composite plates and anchors
EMRE BALCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA GENÇOĞLU
- Vasıflı ve parlak çelik sektöründe çoklu regresyon analizi ile talep tahmini uygulaması
Application of demand forecast with multiple regression analysis in special and bright steel sector
BERGE ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKarabük ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN YILDIZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL İBRAHİM DEMİR
- Elektrik talebinin farklı yöntemler ile tahminlenmesi
Forecasting of electricity demand with different methods
AYŞENUR GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
- Türkiye rüzgâr verilerinin bayesyen maksimum entropi yaklaşımıyla uzay-zaman modeli
Spatiotemporal model of Turkey wind speed data with Bayesian maximum entropy approach
ÖZLEM BAYDAROĞLU
Doktora
Türkçe
2016
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KASIM KOÇAK