Geri Dön

Ridge ve Liu tahmincilerinin etkinliklerinin ve yanlılıklarının karşılaştırılması

The comparison of the efficiency and biasedness of Ridge and Liu estimators

  1. Tez No: 283727
  2. Yazar: EMİNE KARAKAYA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BERNA YAZICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Çoklu Bağıntı, Ridge Tahmincisi, Liu Tahmincisi, Yanlı Tahmin Yöntemleri, Turizm Geliri, Multicollinearity, Ridge Estimators, Liu Estimators, Biased Estimation Methods, Tourism Income
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Çoklu regresyon analizinde karşılaşılan sorunlardan birisi de çoklu bağıntı durumudur. Bağımsız değişkenlerden bir veya birkaçının diğer bağımsız değişkenler tarafından iyi açıklandığı zaman, sonuçlarda istenmeyen özellikler oluşturan çoklu bağıntı sorunu meydana gelmektedir. Çoklu bağıntıyı gidermek veya azaltmak için yanlı tahmin yöntemleri kullanılır. Bu çalışmada, yanlı tahmin yöntemleri olarak bilinen Ridge ve Liu tahmincilerinin karşılaştırılmasına yer verilmiştir. İlk olarak bu iki tahminci tanımlanmış ve bununla ilgili 1985?2006 yılları arasında Türkiye'deki turizm geliri fonksiyonunu açıklayan değişkenler olarak; yatak kapasitesi, turist sayısı, seyahat acentelerin sayısı, yabancı sermaye miktarı, Euro cinsi döviz kuru, ABD doları cinsi döviz kuru üzerine bir uygulama yapılmıştır. Sonuç olarak, bu iki yöntem etkinlikleri ve yanlılıkları bakımından karşılaştırılmış ve sonuçlar yorumlanmıştır.

Özet (Çeviri)

One of the problems encountered in the multipregression analysis is multicollinearity case. The multicollinearity problem occurs if one or more independent variables are explained by other indepented variables. Biased estimation methods are commonly used in order to remove or reduce multicollinearity. In this study, the comparison of Ridge and Liu estimators which are known as biased estimation methods is given. Firstly the two methods have been defined and then applied on a data set about ? The tourism income in Turkey between 1985 and 2006?. To explain that dependent variable those six variables are used: Total bed amount, the number of foreign tourist, the number of tourism agecies, the amount of foreign investment, the exchange rate of Euro and the exchange rate of US dollars. Finally the two methods are compared with each other in terms of their efficiency and their biasedness and the results are interpreted.

Benzer Tezler

  1. Çoklu doğrusal bağlantı problemi ve yanlı regresyon tahmincileri

    The problem of multicollineartiy and biased regression estimators

    SEDA KARAKAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Ekonometriİstanbul Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENİS SINIKSARAN

  2. Bazı yanlı tahmin tekniklerinin incelenmesi ve OECD ülkelerindeki 5 yaş altı çocuk ölüm sayılarının modellenmesinde kullanılması

    Examining of some biased estimation techniques and their use in modelling of the number of deaths of children under five years old in OECD countries

    DENİZ GÜNER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE ŞAMKAR

  3. Bazı sağlam tahmincilere dayalı yanlı regresyon analizi

    Biased regression analysis based on some robust estimators

    ALPAY GÖKÇE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM ALPU

  4. Poisson ve negatif binom regresyon modelleri

    Poisson and negative binomial regression models

    GİZEM GİRAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR

  5. Çoklu bağıntı probleminde Liu ve Ridge regresyon kestiricilerinin karşılaştırması

    Comparison of Liu and Ridge regression in multiple connection problem

    SEMİH GÖKÇE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ATIF AHMET EVREN