Parametrik olmayan regresyonda düzeltme parametresi seçimi: Bir simülasyon çalışması
Selection of smoothing parameter in nonparametric regression: A simulation study
- Tez No: 318284
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DURSUN AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Muğla Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Bu tezde parametrik olmayan regresyonda düzeltme yöntemleri ele alınmıştır. Parametrik olmayan regresyon modellerin kestiriminde bir uygulama ile Kernel düzeltme kullanılmıştır. Bu yöntemin gerçekleşmesinde en önemli etmenlerden biri olan düzeltme parametresinin seçimiyle ilgili yaygın olarak kullanılan seçim kriterleri incelenmiştir. Söz konusu bu seçim kriterlerinden hangisinin daha iyi bir düzeltme parametresi seçtiğini belirlemek amacıyla, TURBO C ortamında yazılan bir program yardımıyla bir simülasyon çalışması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, smoothing methods in nonparametric regression taken into account. Kernel smoothing with an application are used for estimation of nonparametric regression models. The selection criteria, one of the most important and commonly used factors in choosing smoothing parameter of implementation of that method are examined. In order to find out which is the best among those selection criteria, a simulation study is performed using the program that coded in TURBO C environment.
Benzer Tezler
- Semiparametrik regresyon modellemede splayn düzeltme yaklaşımı ile tahmin ve çıkarsamalar
Estimations and inferences semiparametric regression modelling using smoothing spline apporach
DURSUN AYDIN
Doktora
Türkçe
2005
İstatistikAnadolu Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. MAMMADAGHA MAMMADOV
PROF.DR. ALİ FUAT YÜZER
- Sağdan sansürlü veriler için yarı-parametrik regresyon model tahmini
Estimation of semi-parametric regression model for right censored data
ERSİN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DURSUN AYDIN
- Modeling of the marine diesel engines with comparative machine learning methodologies
Gemi dizel motorların karşılaştırmalı makine öğrenmesi yöntemleri ile modellenmesi
MEHMET İLTER ÖZMEN
Doktora
İngilizce
2024
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL
- Yarı parametrik regresyonda tahmin metodları
Estimation methods in semiparametric regression
GÜLİN TABAKAN
- Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı
Design of PID controller via support vector regression
KEMAL UÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE