Doğrusal karma ve hiyerarşik modellerde rezidü ve etki analizi
Residual and influence analysis in linear mixed and hierarchical models
- Tez No: 307686
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 171
Özet
İstatistiksel modeller, verinin tanımlanması, veri yapısını en iyi temsil eden matematiksel formun belirlenmesi ve değişkenler arasındaki ilişkinin yaklaşık olarak tanımlanması amacıyla kullanılan modellerdir. En yaygın kullanılan istatistiksel model sıradan doğrusal (lineer) regresyon modeli olmasına rağmen bazen sabit etkilere ilave olarak rastgele etkileri de içeren modellere uyan veri yapıları ile de karşılaşmak mümkündür. Bu durumda, lineer karma modeller ile verinin iç içe geçmiş bir yapıya sahip olduğu lineer karma model tiplerinden biri olan hiyerarşik lineer modeller ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada ilk olarak, lineer karma ve hiyerarşik modellerde rezidü ve etki analizinin daha iyi bir şekilde anlaşılabilmesi amacıyla lineer regresyon modellerindeki rezidü ve etki analizi üzerinde durulmuştur. Daha sonra, sırasıyla, lineer karma model tipleri, lineer karma modellerin parametre tahminleri ve güncelleme formülleri, tahmin edilen modelin geçerliliğinin araştırılması amacıyla rezidülerin incelenmesi, lineer karma modellerdeki etkili birimlerin ve gözlemlerin belirlenmesinde kullanışlı olabileceği düşünülen genelleştirilmiş leverage matrisi, lineer karma modellerdeki etkili noktaların ortaya çıkarılması için geliştirilen ölçütler ve hiyerarşik lineer modellerdeki rezidü analizi üzerinde durulmuştur. Çalışma, R ve Matlab programlarının kullanılmasıyla yapılan örneklerle desteklenmiştir.
Özet (Çeviri)
Statistical models are used for the identification of the data, the determination of the mathematical form that best represents the data structure and the definition approximately the relationship between the variables. Although the most widely-used statistical model is the ordinary linear regression model, it is sometimes possible to encounter with the data structures that accord with the models that include both fixed and random effects. In this case, linear mixed models and hierarchical linear models, which is one of the linear mixed model types that has nested data structure, are arised. In this study firstly, residual and influence analysis in linear regression models is emphasized in order to understand the residual and influence analysis in linear mixed and hierarchical models. Later, linear mixed model types, parameter estimates and update formulas of linear mixed models, examination of the residuals for searching estimated model validity, generalized leverage matrix that is considered to be useful for the identification of influential units and observations in linear mixed models, measures developed for the identification of influential observations in linear mixed models and last, residual analysis in hierarchical linear models are emphasized, respectively. The study is supported with examples done using R and Matlab programs.
Benzer Tezler
- On the numerical analysis of infinite multi-dimensional Markov chains
Sonsuz çok boyutlu Markov zincirlerinin sayısal çözümlemesi üzerine
MUHSİN CAN ORHAN
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUĞRUL DAYAR
- Grup içi varyanslar heterojen olduğunda çok düzeyli madde tepki modelinin bayes yaklaşımı ile modellenmesi
Bayesian modeling of multilevel item response model with heterogeneous within-group variance
YUSUF KARA
Doktora
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜLYA KELECİOĞLU
- Koşullu otoregresif mekânsal - zamansal modeller ile yabancı dil sınavı puanlarının istatistiksel analizi
Statistical analysis of foreign language test scores with conditional autoregressive spatial-temporal models
SERCAN DİNARCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEREN EDA CAN
- Hierarchical deep bidirectional self-attention model for recommendation
Hiyerarşik çift yönlü öz dikkat tabanlı derin öğrenme tavsiye modeli
İREM İŞLEK
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- Uzunlamasına çalışmaların analizinde karma etki modelleri
Mixed effects models for analyzing longitudinal studies
BEYZA DOĞANAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
BiyoistatistikAnkara ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. S. KENAN KÖSE