Geri Dön

Kuantil regresyon metotlarına giriş

An introduction to quantile regression methods

  1. Tez No: 354449
  2. Yazar: SAİT KÖK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: En Küçük Kareler Yöntemi, En Küçük Mutlak Sapma, Kuantil Regresyon, Least Squares Method, Least Absolute Deviation (LAD), Quantile Regression
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Bu çalışmada, Basit Lineer Regresyon ve Çoklu Lineer Regresyon analizinde En Küçük Kareler (EKK) yöntemine alternatif olarak geliştirilen Kuantil Regresyon yöntemi anlatılmıştır. Hata terimlerinin normal dağılım göstermediği durumlarda Quantile Regresyon daha iyi sonuçlar vermektedir.Bu çalışmanın ilk bölümü giriş, tezin amacı ve literatür araştırmasının verildiği bölümdür. İkinci bölümde ise Lineer Regresyon analizi, En Küçük Mutlak Sapmalar (LAD) yöntemi ve Qauntile Regresyon detaylı olarak anlatılmıştır. Bu bölümde Lineer Regresyon analizi için parametre tahminlerinde bulunulmuş, En Küçük Mutlak Sapmalar regresyonu için algoritmalar verilmiş, Kuantil Regresyon için tanımlamalar yapılmış ve konu ayrıntılarıyla incelenmiştir. Çalışmanın üçüncü bölümünde gerçek bir veri seti kullanılarak elde sonuçlar birbirleriyle karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, Kuantil Regression method which was developed as an alternative to the least squares method for the simple Linear Regression and Multi Linear Regression is mentioned. If error terms haven't normal distribution, this method will give better results than the others.In the first chapter; introduction, the aim of the paper and literature research are represented. In the second chapter, Linear Regression analysis, LAD method and Kuantil Regression are explained in details.In this chapter; parameter estimations are obtained for linear regression analysis, algorithms are given for LAD regression, kuantil regression are defined and the subject is researched with its particulars.In the third chapter of this study; using a real data set, the results obtained are compared with each others.

Benzer Tezler

  1. A quantile regression model andrelated statistical inference

    Bir kuantil regresyon modeli ve istatistiksel sonuççıkarımı

    MOHAMED EL MOUSTAPHA SIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İstatistikSelçuk Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. COŞKUN KUŞ

  2. The socioeconomic determinants of body mass index: A conditional quantile regression analysis

    Vücut kitle endeksinin sosyoekonomik belirleyicileri: Koşullu kuantil regresyon analizi

    HEMN HUSSEIN YASEEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED HANİFİ VAN

  3. A data-driven approach to reduce food waste for a consumer goods company

    Bir tüketici malları şirketi için gıda israfını azaltmaya yönelik veri odaklı bir yaklaşım

    AFŞİN SANCAKTAROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İstatistikSabancı Üniversitesi

    İş Analitiği Ana Bilim Dalı

    DR. BURAK GÖKGÜR

    DOÇ. DR. AYŞE KOCABIYIKOĞLU

  4. Domestic and cross-border effects of global financial crisis

    Küresel finans krizinin ülke içindeki ve ülkelerarası etkileri

    BEYZA OKTAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Ekonomiİstanbul Üniversitesi

    İktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CENK GÖKÇE ADAŞ

  5. İstasyon bazlı günlük maksimum yağışlar ile büyük ölçekli atmosferik parametreler arasındaki ilişkilerin araştırılması

    Investigation of the relations between station based maximum precipitations and large scale atmospheric parameters

    TÜLAY KÜLEKÇİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Hidrolik Hidroloji ve Su Kaynakları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKAN FISTIKOĞLU