Jackknife-after-bootstrap method for detection of outliers and influential observations in lınear regression models
Doğrusal regreson modellerinde uç değerlerin ve etkin gözlemlerin belirlenmesinde bootstrapten-sonra jackknife yöntemi
- Tez No: 328353
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYLİN ALIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Bölümü
- Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Bu tezde, Bradley Efron (1992) tarafından istatistiğin standart hatasını ve yanlılığını tahmin etmek için önerilen ve ayrıca Martin ve Roberts (2006) tarafından etkin gözlemleri belirlemek için geliştirilen jackknife-after-bootstrap metodu incelenmiştir. Ek olarak, bu metot t-star istatistiği, Likelihood Distance, Welsch's Distance ve Modified Cook's Distance gibi çeşitli etkinlik ölçümleri için genişletilmiştir. Bundan başka, bu metodun terminolojisi ve algoritması detaylı bir şekilde incelenmiştir. Bu çalışmalar çeşitli simülasyon çalışmaları ve gerçek dünya örnekleri ile desteklenmiş ve sonuçları geleneksel metotların sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Bu simülasyon programları R 2.14.0 programı kullanılarak çalıştırılmıştır. Ayrıca bu tezde, sufficient bootstrap metodu da çalışılmış ve bu metot jackknife-after-bootstrap algoritması ile birlikte uygulanmıştır. Biz bu metodu sufficient jackknife-after-bootstrap metodu olarak adlandırıyoruz. Aynı simülasyon çalışmaları ve gerçek dünya örnekleri bu metot için çalıştırılmış ve sonuçları jackknife-after-bootstrap metodunun sonuçları ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the jackknife-after-bootstrap method which was proposed by Bradley Efron (1992) for estimating the standard errors and bias of a statistic, and proposed by Martin and Roberts in the context of influence diagnostics have been investigated. In addition, this method extended for several influence measures such as t-star statistic, Likelihood Distance, Welsch' Distance and Modified Cook's Distance. Moreover, the therminology and algorithm of this method have been studied in detail. The studies were supported with several simulation studies and real-world examples, and the results were compared with traditional results. These simulation programs have been run by using R 2.14.0. Also in this study, the sufficient bootstrap have been studied, and it was applied with jackknife-after-bootstrap algorithm. We call this method as sufficient jackknife-after-bootstrap method. The same simulation studies and real-world examples have been carried out for this method, and the results were compared with conventional jackknife-after-bootstrap results.
Benzer Tezler
- Jackknife-after-Bootstrap method as diagnostic toolin generalized linear models
Genelleştirilmiş doğrusal modellerde sorun tanımlama aracı olarak Jackknife den sonra Bootstrap yöntemi
UFUK BEYAZTAŞ
- İlaç tüketimi verilerini kullanarak kronik hastalık prevelans tahmini
Estimation of chronic disease prevalence using during consumption data
GÜLŞAH SEYDAOĞLU
Doktora
Türkçe
2003
Tıbbi BiyolojiÇukurova ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. Z. NAZAN ALPARSLAN
- Grafik yöntemlerle etkin gözlemlerin ve aykırı değerlerin tespiti
Identifying of influential observations and outliers with diagnostic plots
YEŞİM AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. VEDİDE REZAN USLU
- Çekici tip kamyonlar için dikey park algoritması geliştirme
Development of a perpendicular parking algorithm for truck-trailer
CENK SÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL MURAT EREKE
- Pilates egzersizlerinin izometrik core dayanıklılığı üzerine etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of pilates exercises on isometric core endurance
NESRİN ÇELİK
Doktora
Türkçe
2023
SporSelçuk ÜniversitesiAntrenörlük Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET SANİOĞLU
