Sürekli regresyon ve ilişkili regresyon modellerinin incelenmesi
Continuum regression and examining related regression models
- Tez No: 307778
- 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: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Regresyon analizi değişkenler arasındaki ilişkiyi araştırmak ve modellemek amacıyla çeşitli bilim dallarında yaygın olarak kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Bu amaç için ilk olarak regresyon katsayılarının tahminleri ile ilgilenilir ve bilinen en eski yöntem en küçük kareler yöntemidir. Fakat en küçük kareler tahmin edici, açıklayıcı değişkenlerin arasında lineer bağımlılık olması durumunda ortaya çıkan çoklu iç ilişki probleminden etkilenmektedir. Bu durumda alternatif tahmin yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada çoklu iç ilişki olması durumunda kullanılan tahmin edicilerden ridge regresyon, temel bileşenler regresyon, kısmi en küçük kareler regresyon ve sürekli regresyon yöntemleri isöz konusu yöntemler arasındaki ilişki incelenmiştir. Bu amaç için Fearn?nın (1983) verisi kullanılarak ilgili yöntemler örneklendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Regression analysis is a common statistical method used in various scientific disciplines in order to search and model the relationships among variables. For this purpose, firstly estimation of regression coefficients are dealt with and the oldest known method is the least squares method. However, linear least squares estimated coefficients are affected from the multicollinearity problem arises when there is a linear relationship between the explanatory variables. In this case, alternative estimation methods are used. In this study, ridge regression, principle component regression, partial least squares regression and continuum regression methods among the estimation methods are used in case of multicollinearity problem and the relationships between these methods have been examined. For this purpose, the data set in Fearn (1983) is exemplified.
Benzer Tezler
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Klinik olarak metastazlı olmayan malign melanomhastalarında mikroskopik metastaz olasılığınındeğerlendirilmesinde farklı öngörü yöntemlerininkarşılaştırılması
Comparison of different prediction methods forassessing the likelihood of misroskopic metastasis inclinically node-negative malignant melanoma patients
MEHMET KORKUT
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Plastik ve Rekonstrüktif Cerrahiİstanbul ÜniversitesiPlastik Rekonstrüktif ve Estetik Cerrahi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAYRİ ÖMER BERKÖZ
- Marmara Bölgesi ve Istanbul özelinde kentsel doku - hava kirliliği ve yerel iklim ilişkilerinin incelenmesi
Investigating the urban fabric - air pollution and local climate relationships in the Marmara Region and Istanbul
DERYA ARABACI
Doktora
Türkçe
2025
Jeodezi ve FotogrametriAkdeniz ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇAĞDAŞ KUŞÇU ŞİMŞEK