Geri Dön

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

  1. Tez No: 269574
  2. Yazar: YASEMİN ASLAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM İLK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2016

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZÜBEYDE ÖZTÜRK

    PROF. DR. SİNAN MERT ŞENER

    DOÇ. DR. MURAT ERGÜN

  2. 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

    Türkçe

    2023

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA GENÇOĞLU

  3. 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

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN YILDIZ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL İBRAHİM DEMİR

  4. Elektrik talebinin farklı yöntemler ile tahminlenmesi

    Forecasting of electricity demand with different methods

    AYŞENUR GÜNDÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR

  5. 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

    Türkçe

    2016

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KASIM KOÇAK