Genetik algoritmaya dayalı dayanıklı regresyon yaklaşımları
Robust regression approaches based on genetic algorithm
- Tez No: 377454
- Danışmanlar: DOÇ. DR. VEDİDE REZAN USLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Genetik Algoritma, Dayanıklı Regresyon, Genetic algorithm, Robust regression
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Teorisi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Regresyon analizinde, regresyon modeli varsayımlarının doğruluğu altında en küçük kareler tahmin edicilerinin lineer, yansız ve en küçük varyanslı olduğu teorik olarak gösterilebilmektedir. Bu varsayımlar sağlandığı sürece elde edilen tahmin ediciler bu özelliklere sahip olacakları için regresyon çözümlemesi çok güçlü istatistiksel bir çıkarsama tekniğidir. Ancak gerçek yaşam verisi ile çalışıldığında varsayımlardan sapmalar oldukça sık karşılaşılan bir durumdur. Veri içerisinde aykırı değerli gözlemler ortaya çıkabilmekte ve/veya veri normal dağılım varsayımını sağlayamayabilir. Bu durum regresyon tahminlerinin tutarlılığını bozabilmektedir. Literatürde bu varsayımlardan sapmalara karşı direnç gösteren dayanıklı regresyon teknikleri geliştirilmiş ve çokça uygulama alanı bulmuştur. Sezgisel algoritmalar son zamanlarda araştırmacıların çokça dikkatini çekmekte ve birçok alana da katkı sağladığı görülmektedir. Çalışmada sezgisel algoritmalardan olan genetik algoritmanın dayanıklı regresyon yöntemleri içerisine dahil edilmesi hedeflenmiştir. Bu amaç doğrultusunda, en yaygın olarak bilinen dayanıklı regresyon tekniklerinden“en küçük mutlak sapma”ve“en küçük medyan kareler”yöntemlerinin amaç fonksiyonlarının optimal değerlerini genetik algoritma ile bulan yeni yaklaşımlar önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
In regression analysis, it can be theoretically shown that the least squares estimators are linear, unbiased and minimum variance under the regression model assumptions. Since the estimators have got these properties as long as these assumptions are satisfied, the regression analysis is most powerful inferential statistical technique. We very often encounter that these assumptions can not be satisfied by the data sets when dealing with the real life problems. For example, the data sets can not be distributed normally and/or have outliers. In that case, the regression results weaken their consistency. In statistical literature, there are some remedies which are robust against the deviations from the assumptions. Recently the heuristic algorithms are taken into account by many researchers and it has been observed by the researchers that it contributes many scientific fields. In this study, it has been targeted to incorporate the genetic algorithm, which is a heuristic algorithm, into the robust regression techniques. For this purpose, it has been proposed the new approaches that find the optimal values of the objective functions of“least absolute deviation”and“least median squares”techniques, which are most popular among the robust regression methods, via the genetic algorithms.
Benzer Tezler
- Genetik algoritmaya dayalı yapay sinir ağlarında dayanıklı öğrenme algoritmaları
Robust learning algorithm in artificial neural networks based on the genetic algorithm
ASİYE ZUHAL BALTACI
Doktora
Türkçe
2022
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEDİDE REZAN USLU
- Finite element and soft computing modeling of axial load carrying capacity of concrete filled composite short columns
Beton dolgulu kompozit kısa kolonların eksenel yük taşıma kapasitesinin sonlu elemanlar ve esnek hesaplama yöntemi kullanılarak modellenmesi
AYŞEGÜL ERDOĞAN
Doktora
İngilizce
2020
İnşaat MühendisliğiGaziantep Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESRA METE GÜNEYİSİ
- Kırılgan ve dayanıklı resim damgalama tekniklerinin başarımının zeki optimizasyon yöntemleriyle artırılması
Improving the performances of fragile and robust image watermarking techniques using intelligent optimization algorithms
SERKAN ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. ŞABAN ÖZER
YRD.DOÇ.DR. VEYSEL ASLANTAŞ
- Tam ve sansürlü örneklem durumlarında bazı normal olmayan dağılımların parametrelerinin genetik algoritma yardımıyla tahmini
Parameter estimation of some nonnormal distributions using genetic algorithm for complete and censored samples
ABDULLAH YALÇINKAYA
Doktora
Türkçe
2018
İstatistikAnkara Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİRDAL ŞENOĞLU
DOÇ. DR. UFUK YOLCU
- Yonga-üstü-ağlar için uygulamaya özgü yeniden yapılandırılabilir topoloji tasarımı
Application-specific reconfigurable topology design for network-on-chips
PINAR KÜLLÜ
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN TOSUN