Geri Dön

Çoklu lineer regresyonda sapan değerlerin belirlenmesi için tanılama ölçüleri

Diagnostics measures for identification of outliers in multiple regression

  1. Tez No: 283267
  2. Yazar: HASAN ERTAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Yanlı regresyon kestiriminde sapan değerlerin belirlenmesi için tanılama yöntemleri

    Diagnostic measures for identification of outliers in biased estimation

    ASUMAN SEDA TOPÇUBAŞI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    MatematikÇukurova Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEDRET BİLLOR

  2. Ürün tasarımında biyofilik boyutlar ve kullanıcıtercihleri ile ilişkisi

    Biophilic dimensions in product design and theirrelationship with user preferences

    MİRAY BOĞA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLNAME TURAN

  3. Uzaktan algılama verilerinden su kalitesi parametrelerinin tespit edilmesi

    Detection of water quality parameters from remote sensing data

    ERSAN BATUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV

  4. Lineer regresyonda bazı yanlı tahmin edicilerin incelenmesi ve rezidüleri için karşılaştırmalar

    Analysing of some biased estimators in linear regression and comparisons of the residuals of these estimators

    GÜZİN YÜKSEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    MatematikÇukurova Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FİKRİ AKDENİZ

  5. Regresyon diagnostikleri ve sapan değerler

    Regression diagnostics and outliers

    ELİF ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ATIF EVREN