Sağlam bir çıkarsama yöntemi: Kantil regresyon
A robust inference method: Quantile regression
- Tez No: 318285
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖZGE AKKUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, İstatistik, Econometrics, 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: 111
Özet
Bu tez çalışmasında, Kantil Regresyon yöntemi ayrıntılı olarak incelenmiştir. En Küçük Kareler yönteminin varsayımlarının sağlanmadığı durumlarda kantil regresyon yönteminin birçok avantajının olduğu bilinmektedir. Şöyle ki, yöntem sağlam bir çıkarsama yöntemidir ve hatalara en küçük kareler yönteminden daha az duyarlıdır. Özellikle bağımlı değişkenin dağılımının uç değerleri ya da kuyruğu ile ilgilenildiğinde çok iyi tahminler elde edilebilmektedir.Çalışmanın önemli bir bölümünü, kantil regresyon yönteminin parametrelerinin tahmini için literatürde var olan yöntemler tanıtımı oluşturmaktadır. Uygulama bölümünde ise, 2005-2009 yılları arasındaki veriler kullanılarak Türkiye'nin de aralarında bulunduğu Ekonomik Kalkınma İşbirliği Örgütüne üye Avrupa ülkelerinde beklenen yaşam süresi, en küçük kareler ve kantil regresyon yöntemleri ile modellenmiştir. Sonuçlar incelendiğinde, düşük kantil düzeyindeki kantil regresyon tahminlerinin en küçük kareler yöntemine göre daha küçük hatalara sahip olduğu görülmüştür. Son olarak, kantil regresyon modeline göre uygulama sonucunda elde edilen çarpıcı sonuçların yorumlarına da ayrıntılı olarak yer verilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the method of Quantile Regression has been analysed in detail. It is well known that this method has many advantages especially when the assumptions of Least Square Method have been violated. That is, the method is a robust inference method and less sensitive to the errors than that of least square method. Especially when extreme values or tails of the distribution of the dependent variable are taken into consideration, best estimates could be obtained.The major part of the study have been constituted by the introduction of the existing methods in literature for the estimation of the parameters in quantile regression. In the application part of the study, expected life time in countries that are member of Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) in Europe has been modelled by least square and quantile regression methods using the data in 2005-2009.When the results are examined, it has been concluded that quantile regression estimates in low quantile level have smaller errors than that has been obtained by the least square method. Finally, detailed interpretations of the remarkable results obtained from the quantile regression have been presented.
Benzer Tezler
- Advanced approaches to fuzzy cognitive mapping for enhancing convergence, learning, and prediction
Yakınsama, öğrenme ve tahmin performansının iyileştirilmesi için bulanık bilişsel haritalarda ileri yaklaşımlar
MİRAÇ MURAT
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN
- Anlamsal web için kural tabanlı bir melez çıkarsama yöntemi
A hybrid rule based reasoning algorithm for semantic web
ÖVÜNÇ ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT OSMAN ÜNALIR
- Borderline kişilik bozukluğu saptanan hastalarda çocukluk çağı travmalarının ve aleksitiminin zihin kuramı becerileri ile ilişkisi
The relationship of childhood trauma and alexithymia with theory of mind skills in patient with borderline personality disorder
SELDA UYSAL ATASOY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
PsikiyatriSağlık Bilimleri ÜniversitesiRuh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHTAP ARSLAN
- Model-based aı accelerator design on FPGA with in-depth evaluation of design parameters
FPGA'de model tabanli yapay zeka hizlandirici tasarimi ve tasarim parametrelerinin derinliğine değerlendirilmesi
GÖZDE ÖZDİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SIDDIKA BERNA ÖRS YALÇIN
- Adaptive learning of symbolic numerical constraints in the real-world
Sembolik sayısal kısıtların gerçek dünyada uyarlanır ögrenilmesi
GÖKHAN SOLAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SANEM SARIEL