Geri Dön

Comparison of robust regression methods

Dayanıklı regresyon metotlarının karşılaştırılması

  1. Tez No: 372780
  2. Yazar: GÖZDE NAVRUZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDULLAH FIRAT ÖZDEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 54

Özet

Regresyon analizi, pek çok çalışma alanında verilerin incelenmesi için kullanılan en yaygın metotlardan biridir. Bir regresyon modelindeki parametreleri tahmin etmek için kullanılan geleneksel metot olan sıradan en küçük kareler yöntemi; aykırı değerler, heterojen varyanslılık ve normal olmayan dağılım durumlarında yanıltıcı olabilir. Bu çalışmada, sıradan en küçük kareler ile ilgili problemler özet olarak açıklandıktan sonra, dayanıklılık ile ilgili genel bilgi ana hatlarıyla belirtilmiş ve bu yaygın problemlerden etkilenmeyen altı tane dayanıklı regresyon tekniği, Theil-Sen kestiricisi, en küçük medyan kareler, en küçük budanmış kareler, en küçük mutlak değer, en küçük budanmış mutlak değer ve M-regresyonu incelenmiştir. Dayanıklı regresyon teknikleri hem teorik dağılımlardan hem de gerçek veri setlerinden elde edilen gözlemlerin kullanıldığı bir simülasyon çalışması ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma, gerçekleşen anlam düzeyleri ve sıradan en küçük kareler üzerindeki göreli etkinlik ölçütlerine göre yapılmıştır. Sonuçlar ve sonuç yorumları tartışılmış, bazı öneriler verilmiştir.

Özet (Çeviri)

Regression analysis is one of the most commonly used methods for examining data in many working areas. The ordinary least squares which is the conventional method used for estimating the parameters in a regression model can be misleading when there are outliers, heteroscedasticity and non-normality. In this study, after briefly explaining the problems with ordinary least squares general information about robustness idea is outlined and six robust regression techniques, Theil-Sen estimator, least median of squares, least trimmed of squares, least absolute value, least trimmed absolute value and M-regression that are not affected by these common problems are investigated. The robust regression techniques are compared with a simulation study by using observations generated from both theoretical distributions and real data sets. The comparison is done in terms of actual significance levels and relative efficiency over ordinary least squares. Results and concluding remarks are discussed, some recommendations are given.

Benzer Tezler

  1. Hücresel ve durumsal aykırı değerlerle sağlam regresyon modellerinin karşılaştırılması

    Comparison of robust regression methods in the presence of cellwise and casewise outliers

    GÜVEN PEKDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM ALPU

  2. Doğrusal regresyonda sağlam regresyon kestiricilerinin karşılaştırılması ve benzetim çalışması

    Comparison of robust estimators in linear regression and simulation study

    NESLİHAN GÖKMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AYDIN ERAR

  3. A comparison of some robust regression techniques

    Bazı sağlam regresyon yöntemlerinin bir karşılaştırması

    EZGİ AVCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL

  4. Konum ve ölçek parametrelerinin dayanıklı ortak modellenmesi

    Robust joint modeling of the location and scale parameters

    BAHANUR HATİPOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikGiresun Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA ZEHRA DOĞRU

  5. Aykırı değer tespit yöntemlerinin karşılaştırılması: Türkiye dış ticaret verileri üzerine bir uygulama

    A comparison of the outlier detecting methods: An application on Turkish foreign trade data

    AYLİN KOLBAŞI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EkonometriGazi Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN ÜNSAL