Çoklu lineer regresyonda sapan değerlerin belirlenmesi için tanılama ölçüleri
Diagnostics measures for identification of outliers in multiple regression
- Tez No: 283267
- Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 128
Özet
Çoklu lineer regresyonda; bağımsız değişkenler arasında yaklaşık bir lineer bağımlılık olması (çoklu iç ilişki problemi) ve sapan değerlerin varlığı durumunda EKK analizi uygun ve tutarlı sonuçlar vermemektedir.Literatürde; veride çoklu iç ilişki olması durumunda; çoklu iç ilişkinin etkilerini hafifletmek için EKK kestiricisine alternatif olarak önerilen çok sayıda yanlı kestiriciler vardır. Yanlı kestiricilerin bir kısmını içine alan bir sınıf, önce Lee ve Birch (1988) tarafından verilmiştir. Daha sonra, Topçubaşı (2001), Liu ve genelleştirilmiş Liu kestiricilerinin bu sınıfa dahil edilebileceğini göstermiştir. Bu çalışmada; modified ridge ve modified Liu kestiricilerinin bu sınıfa dahil edilebileceği gösterilmektedir.Yanlı kestiriciler için tanılama ölçüleri üzerinde çok az çalışma vardır. Bu çalışmada; EKK regresyon sonuçları üzerinde gözlem (veya gözlemlerin) etkisini belirlemek için verilen klasik tanılama ölçülerinden yararlanarak, yanlı sınıf kestiricileri için tanılama ölçüleri verilmektedir.
Özet (Çeviri)
In multiple linear regression; ordinary least squares analysis does not give satisfactory and consistent results in the presence of linear depency among predictors (multicollinearity) and existence of outliers in data.In the literature, several biased estimator have been proposed as alternatives to the least squares estimator in the presence of multicollinearity to mitigate the effect of multicollinearity in the analysis. A class that includes a part of biased estimator has been proposed by Lee and Birch (1988). After that, it was shown that Liu and generalized Liu estimators can also be included in this class by Topçubaşı (2001). In this study, it is shown that modified ridge and modified Liu estimators can also be included in this class.Little work has been done on the use of diagnostic measures for biased estimator. In this thesis, diagnostic measures are also defined for this class of biased estimator by using classical diagnostics measures given for assessing the influence of observation on least squares regression results.
Benzer Tezler
- Yanlı regresyon kestiriminde sapan değerlerin belirlenmesi için tanılama yöntemleri
Diagnostic measures for identification of outliers in biased estimation
ASUMAN SEDA TOPÇUBAŞI
- Durgun su ortamında su alma borusuna ait hava girişine taban geçirimliliğinin etkisinin araştırılması ve modellenmesi
The investigation and modelling of effect of base permeability on air entraining vortex belongs to intake in still-water environment
OSMAN SUSEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İnşaat MühendisliğiBozok Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BURHAN ÜNAL
- Lise çağı ergenlerde internet kullanımı ile yalnızlık düzeyleri arasındaki ilişkinin incelenmesi
The relationship between internet use and loneliness in adolescents
AÇELYA ESEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
PsikolojiHaliç ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZEHRA BANU SAYINER
- Treatment of multiple gingival recessions with two different approaches
Çoklu dişeti çekilmelerinin tedavisinde farklı iki tedavi yaklaşımı
İLKNUR ÖZENCİ
Doktora
İngilizce
2014
Diş HekimliğiYeditepe ÜniversitesiPeriodontoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RECEP SELÇUK YILMAZ
- Sınıf öğretmeni adaylarında eleştirel düşünce yönelimleri ile eğitim inançları arasındaki ilişkinin incelenmesi
The examination of relationship between critical thinking dispositions and educational beliefs in preservice elementary school teachers
İSMAİL AKGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Eğitim ve ÖğretimDumlupınar Üniversitesiİlköğretim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN SARIÇAM