Geri Dön

Regresyon çözümlemesinde kelebek dağılan artıklar için değişen varyanslılık sorunu ve düzeltilmesi

Stating and correcting the heteroscedasticity for butterfly distrubuted errors in regression analysis

  1. Tez No: 304767
  2. Yazar: REŞİT ÇELİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. M. AYDIN ERAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Değişen Varyanslılık, Kelebek Dağılan Artıklar, Varyans Fonksiyonları, Ağırlıklı En Küçük Kareler, Merkezi Dışsal Değişken
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Bu çalışmanın amacı, doğrusal regresyon çözümlemesinde ortaya çıkan kelebek dağılımlı artıklar sorunu için değişen varyanslılığı dengelemede kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması ve alternatif yöntemlerin araştırılmasıdır. Bu amaç doğrultusunda, dönüşümler, ağırlıklandırma ve her ikisini bir arada kullanan çeşitli yöntemler uygulama verisiyle karşılaştırılmıştır.Giriş bölümünde, klasik doğrusal regresyon analizi ve varsayımları üzerinde durulmuştur.İkinci bölümde, değişen varyanslılığın nedenleri, belirlenmesi ve sonuçları, özel olarak da değişen varyanslılık kalıplarından biri olan kelebek dağılımlı artıklar anlatılmıştır.Üçüncü bölümde, varyans fonksiyonları ve değişen varyanslılığın dengelenmesi konusunda literatürde var olan önemli ağırlıklandırma ve dönüşüm yöntemleri üzerinde durulduktan sonra bu çalışmanın da önemli bir parçası olan alternatif yöntemler verilmiştir.Dördüncü bölümde, önceki bölümlerde verilen yöntemler, kelebek dağılımlı artıkları olan bir veri kümesine uygulanarak sonuçları değerlendirilmiştir. Bu bölümde, ayrıca, önerilen yöntemlerin geçerliliği hem uygulama verisinde hem de farklı örneklem büyüklüğündeki yapay veriler ile incelenmiştir.Son bölümde, genel bir değerlendirme yapılarak sonuçlar özetlenmiştir.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to compare general statistical methods for stabilizing variances of butterfly distributed errors, emerge in linear regression analysis and investigate the alternative methods to fulfill the homoscedatic errors. For this purpose, weighting, transformations and several methods which use both transformations and weighting were compared on the same data.The the first part of this thesis focuses on the classical linear regression and its assumptions.In the second part, causes, specification and results of heteroscedasticity are emphasized and in particular, the butterfly distributed errors which are one of the heteroscedasticity patterns are explained.In the third part, after emphasizing on variance functions and the important weighting and transformation methods in the literature about the stablizing heterogeneous errors variances, some alternative methods, which are also the important part of this study, are given.In the fourth part, the methods mentioned in previous sections are applied with a specific data set which has butterfly distributed errors and the results are evaluated. Also, the validity of proposed methods are evaluated with both the application data set and artifical data sets with different sample sizes.In the final part, the results were summarized with genaral evaluation.Key Words : Heteroscedasticity, Butterfly Distrubuted Errors, Variance Functions,Weighted Least Squares, Central External Variable

Benzer Tezler

  1. Tip-2 bulanık kümelemeye dayalı parametre tahmini

    Parameter estimation based on type-2 fuzzy clustering

    SEDA SAĞIRKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İstatistikKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKAN ERBAY DALKILIÇ

  2. Bulanık kümelemeye dayalı parametre tahmini

    Parametres estimation based on fuzzt clustering

    ERSEGÜL GÖKTÜRK ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İstatistikKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TÜRKAN ERBAY DALKILIÇ

  3. Regresyon çözümlemesinde ayarlama (Kalibrasyon) problemlerinin incelenmesi

    The Study of calibration problems in regression analysis

    GAMZE ÇAKAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN ERAR

  4. The problem of missing data in regression analysis

    Regresyon çözümlemesinde kayıp veri sorunu

    NESLİHAN DEMİREL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. SERDAR KURT

  5. Bulanık robust regresyon çözümlemesi

    Fuzzy robust regression analysis

    KAMİLE ŞANLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. AYŞEN APAYDIN