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
- Ürün tasarımında biyofilik boyutlar ve kullanıcıtercihleri ile ilişkisi
Biophilic dimensions in product design and theirrelationship with user preferences
MİRAY BOĞA
Doktora
Türkçe
2022
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLNAME TURAN
- Uzaktan algılama verilerinden su kalitesi parametrelerinin tespit edilmesi
Detection of water quality parameters from remote sensing data
ERSAN BATUR
Doktora
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV
- 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
- Regresyon diagnostikleri ve sapan değerler
Regression diagnostics and outliers
ELİF ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ATIF EVREN