Geri Dön

Parametrik olmayan regresyon ve bir uygulaması

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 28721
  2. Yazar: ESMAHAN ARIKAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖNİZ TOKTAMIŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1993
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

IV ÖZET Bu calışmada parametrik olmayan regresyon fonksiyonunun tahmininin yapılması amaçlandı. Birinci bölümde, konuya giriş yapılarak, önceki çalışmalar hakkında kısa bilgiler verildi. İkinci bölümde, tek değişkenli fonksiyonlarda olasılık yoğunluk fonksiyonunun kernel tahmini, kernel fonksiyonlarının tanımı ve özellikleri, parametrik olmayan regresyon fonksiyonunun tahmini ve bu tahminin ortalaması, varyansı, olasılık yoğunluk fonksiyonu ile benzerliği, hata kareler ortalaması, toplanmış hata kareler ortalaması, kernel fonksiyonunun seçimi, asimptotik normallik ve parametrik olmayan regresyon fonksiyonunun özellikleri açıklanmıştır. Üçüncü bölümde, 1989-93 yıllarına ait Türkiye İhracatı ve reel dolar kuru arasındaki parametrik olmayan regresyon fonksiyonunun tahmini yapıldı. Farklı düzleştirme parametreleri, farklı kernel fonksiyonları ile birlikte kullanıldı. Elde edilen toplanmış hata kareler ortalamaları karşılaştırılarak, toplanmış hata kareler ortalamasını minimum yapan kernel fonksiyonu ve düzleştirme parametresi seçildi. Dördüncü bölümde, yapılan çalışmaların sonucu ve tartışması verildi.

Özet (Çeviri)

V ABSTRACT The objective of this study is to make estimation of the nonparametric regression function. The first section includes introduction and a brief description of previous studies undertaken. Section two includes explanations of the kernel estimation of probability density function of single variable functions, definition and characteristics of kernel function, estimation of nonparametric regression function and the estimate's average, variance, similarity to probability density function, average sum of squared error, kernel function selection, asymptotic normality and nonparametric regression function characteristics. In the third section, estimation of the nonparametric regression function between Turkey's export and real U.S. Dollar exchage rate for the period between 198 9 and 1993 was performed. Different smoothing parameters were used together with different kernel functions. The resultant averages of sum of errors were compared to each other and the kernel function and its the smoothing parameter which minimizes the average sum of squared errors were chosen. The fourth and the final section includes conclusion and discussion of the study.

Benzer Tezler

  1. Dairesel veri analizinin teorik temelleri ve bir uygulaması

    Theoretical fundamentals and an application of circular data analysis

    YILDIRIM DEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İstatistikAtatürk Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER CEVDET BİLGİN

  2. Çok değişkenli uyarlanabilir regresyon uzanımlarının bir split-mouth çalışmasında uygulaması

    An application of multivariate adaptive regression splines to a split-mouth study

    YELİZ SEVİMLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    BiyoistatistikMarmara Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURAL BEKİROĞLU

  3. Ortaokul seviyesindeki öğrenci performanslarının MARS modeli ile incelenmesi

    Investigation of secondary school student performance with MARS model

    EKREM GÜLCÜOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eğitim ve ÖğretimBartın Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKÇEN ALTUN

  4. Finansal başarısızlık göstergelerinin gri ilişkisel analiz ile belirlenmesi ve BİST 100 endeksinde veri zarflama analizi ve lojistik regresyon analizi uygulaması

    Determination of financial failure indicators by gray relational analysis and application of data envelopment analysis and logistic regression analysis in BİST 100 index

    EBRU NURCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeAkdeniz Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN DENİZ KÖKSAL

  5. Mobilya endüstrisinde karlılığı etkileyen faktörlerin belirlenmesi: Karşılaştırmalı lojistik regresyon ve UTADİS yaklaşımları

    Determination of the factors effecting profitibility in furniture sector: Comporative logistics regression and UTADİS analysis

    MEHMET ÇOLAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İşletmeHacettepe Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    DOÇ. DR. AYDIN ULUCAN