Çoklu doğrusal regresyon modeli için bulanık üyelik fonksiyonuna dayalı parametre tahmini
Parameters estimation for multiple linear regression model based on fuzzy membership functions
- Tez No: 360856
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TÜRKAN ERBAY DALKILIÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Basit ve çoklu doğrusal regresyon çözümlemesinde klasik metotlardan yararlanılıyorsa, modele ilişkin parametrelerin tahmini bazı varsayımlara dayanır. Doğrusal regresyon modellerinin bilinmeyen parametrelerinin tahmininde verilerin normal dağılım dışında bir dağılıma sahip olması durumu tahmin sürecinde klasik çözümlemelerin dışına çıkılmasını gerektirir. Ayrıca veri setinde aykırı gözlemlerin varlığı da kullanılacak yöntemin önemini artırmaktadır. Böyle durumlarda bulanık mantığa dayalı çözümleme yöntemleri alternatif yöntemler olarak kendini göstermektedir. Bu çalışmada, bağımsız değişkenlerden herhangi birinin Pareto dağılımına sahip olması ve veri setinde aykırı gözlemlerin mevcut olması durumunda, kurulacak çoklu doğrusal regresyon modelinin bilinmeyen parametrelerini tahmin etmek için bir algoritma önerilerek, algoritmadan elde edilen tahminler literatürde yer alan mevcut yöntemlerden elde edilen tahminler ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In simple and multiple linear regression analysis, if conventional methods are using, parameter estimation for linear regression model is based on some assumptions. In the process of the estimation unknown parameters for linear regression models, if the data have different structure from normal distribution, it is requires to go beyond the classical resolution in the estimation process. In addition, the existence of contradictory observations in the data set in crease the importance of the method used in the process. In such cases, analysis methods based on fuzzy logic are known as alternative methods. In this study, in the case of any of independent variables have Pareto distribution and there were outlier observations in data set an algorithm has been suggested to define the unknown parameters of multiple linear regression model. The estimates obtained from this algorithm are compared with estimates obtained from existing methods.
Benzer Tezler
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Türkiye trafik düzeninde kazaların azaltılması açısından yeni trafik kanunu uygulaması ile ilgili sorunlar ve çözüm yolları
Başlık çevirisi yok
ERDAL UÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
UlaşımGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. RIDVAN EGE
- Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri
Başlık çevirisi yok
H.VOLKAN GÖKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL
- Çoklu amaçların çözümlemesinde amaç programlaması ile genelleştirilmiş ters yaklaşımı ve yem sanayiinde bir uygulama
Goal programming and generalieed inverse approaches in the multi-objective analysis and application in feed industry
HASAN BAL