Geri Dön

Doğrusal olmayan regresyonda asimptotik yöntemle bootstrap örneklemesi

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 297174
  2. Yazar: ASLIHAN ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ATIF EVREN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Doğrusal olmayan regresyonda parametrelerin aralık tahminleri (ya da parametrelere yönelik hipotez testleri) asimptotik normalliğe dayanmaktadır. Asimptotik normallik büyük örnek hacmi gerektirdiğinden bu yaklaşım her zaman gerçekçi değildir. Bazen örnek büyüklüğünün arttırılması son derece zahmetli ya da maliyetli olabildiğinden asimptotik normalliğe dayalı yöntem pratik olmamaktadır. Bu çalışmada eldeki veri doğrusal olmayan regresyon ile modellendikten sonra asimptotik normalliğe almaşık Bootstrap gibi parametrik olmayan bir yöntemle ile aralık tahminlerine gidilecektir.

Özet (Çeviri)

Parameter interval estimates (and hypothesis testing procedures on parameters) are based on the assumption of asymptotic normality in nonlinear regression. This approach , however , is not practical all the time since asymptotic normality requires bigger sample sizes considerably. Because nonlinear data are sometimes very hard to obtain, increasing sample sizes may result in some serious problems. In this study, after the data are fit by a nonlinear regression model, interval estimates for the parameters are going to be realized by Bootstrap which can be evaluated as a nonparametric technique.

Benzer Tezler

  1. Mekanik sistemlerin güvenilirlik tahmini için yeni bir güvenilirlik ekstrapolasyon yöntemi geliştirilmesi

    Development of a new reliability extrapolation method for the reliability estimation of mechanical systems

    GAMZE BAYRAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDEM ACAR

  2. Jackknife-after-Bootstrap method as diagnostic toolin generalized linear models

    Genelleştirilmiş doğrusal modellerde sorun tanımlama aracı olarak Jackknife den sonra Bootstrap yöntemi

    UFUK BEYAZTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYLİN ALIN

  3. Ölçüm hatalı değişkenli yarı parametrik regresyon modelleri

    Semiparametric regression models with errors in variables

    SEÇİL TOPRAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İstatistikDicle Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN İLHAN TUTALAR

    PROF. DR. MÜJGAN TEZ

  4. Stochastic and non-stochastic covariates in binary regression

    Bağımsız değişkenlerin stokastik ve stokastik olmadığı durumlarda ikili regresyon

    EVRİM ORAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY

    PROF. DR. MOTİ LAL TİKU

  5. Determining parameters of rheological models by the method of least squares

    Enküçük kareler yöntemiyle reolojik modellerin parametrelerinin belirlenmesi

    JORES DONGMO NGUIMATSIA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. GÜRŞAT ALTUN