Fuzzy robust regresyon ile bir uygulama
Fuzzy robust regression with an application
- Tez No: 317516
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL HAKKI ARMUTLULU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, İstatistik, İşletme, Mathematics, Statistics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Regresyon analizinde veri setini analiz etmek oldukça önemlidir. Çünkü tek bir gözlem bile regresyon modelindeki parametre kestirimleri üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir. Aykırı ya da uç değerlerin veriden çıkartılması zamanında önerilse de bu regresyon denklemini tamamen değiştirebilir. Bu nedenle, veri setinde aykırı ya da uç değer olması durumunda non-parametrik yöntemlerden olan robust yöntemler önerilmiştir. Robust yöntemlerin aykırı ya da uç değer olması durumunda klasik regresyona göre daha iyi sonuçlar verdiği görülmektedir.Bu çalışmada EKK yöntemine dayanan Klasik Regresyon Analizi, Robust Regresyon Analizi, Fuzzy Regresyon Analizi ve Fuzzy Robust Regresyon Analizi incelenmiştir. Sonrasında 45 otomobil markasının teknik verileriyle yukarıda bahsi geçen her bir analiz uygulanmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In regression analysis, data analysis is very important. Because, even one observation may be large effect over parameters estimates in regression model. Outliers or extreme values are removed from the data is recommended at the time of this regression equation can change completely. Therefore, the data set to be contrary to the case of extreme or outlier value, robust methods which are non-parametric methods are proposed. Robust methods are given beter results than classical regression if data set includes extreme or outlier values.In this study, based on the classical method of EKK Regression Analysis, Robust Regression Analysis, Fuzzy Regression Analysis and Fuzzy Robust Regression Analysis were examined. After, with technical data of 45 automobile brands, each analysis of above mentioned were applied and results were compared.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ile ulaştırma taleplerinin modellenmesi
Başlık çevirisi yok
YUSUF KAAN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUlaştırma Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK GERÇEK
- Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems
Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması
AYKUT BEKE
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Antenlerin hızlı ve doğru tasarımı için esnek hesaplamaya dayalı sayısal karma yöntemler
Numerical hybrid methods based on soft computing for fast and accurate design of antennas
MAHMUD ESAD YİĞİT
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL
- Ticari banka kredilerinin değerlendirilmesine yönelik bir karar destek modeli
A decision support model for the evaluation of commercial credits
SAİT GÜL
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR KABAK
PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU