Dayanıklı yanlı tahmin ediciler
Robust-biased estimators
- Tez No: 379755
- Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çoklu lineer regresyon analizinde, açıklayıcı değişkenler arasında çoklu iç ilişki ve veri setinde y-yönünde sapan değer bulunması en küçük kareler tahmin edicisini olumsuz etkilemekte ve güvenilir olmayan sonuçlara neden olmaktadır. Bu durumda, dayanıklı yanlı tahmin ediciler kullanılması önerilir. Bu çalışmada, çoklu iç ilişki ve veri setinde y-yönünde sapan değer problemlerini aynı anda çözmek için M-tahmin edicilere dayalı yeni dayanıklı yanlı tahmin ediciler önerilmiştir. Yeni önerilen tahmin edicilerin performansı, hata kareler ortalaması kriterine göre teorik olarak ya da simülasyon çalışmasıyla karşılaştırılmıştır. Ayrıca, teorik karşılaştırmaların ya da simülasyon çalışmasının sonuçları bir sayısal örnek verilerek desteklenmiştir.
Özet (Çeviri)
In multiple linear regression analysis, the presence of multicollinearity among explanatory variables and outliers in the y-direction in the datasets affect the ordinary least squares estimator, adversely and lead to unreliable results. In this case, it is suggested to use robust-biased estimators. In this study, new biased estimators based on M-estimator are proposed to overcome the problem of multicollinearity and outliers in the y-direction, simultaneously. The performances of newly proposed estimators are compared theoretically or with simulation study, according to mean square error criterion. Moreover, a numerical example is given to support the results of theoretical comparisons or simulation study.
Benzer Tezler
- Lineer regresyonda değişken seçimi
Variable selection in the linear regression model
AZER ÖNCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR
- Tam ve sansürlü örneklemler için deney tasarımı model parametrelerinin dayanıklı tahmini
Robust estimation of the model parameters in experimental design for the complete and censored samples
MUHAMMET SAİT TALHA ARSLAN
Doktora
Türkçe
2015
İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARZU ALTIN YAVUZ
PROF. DR. BİRDAL ŞENOĞLU
- Çok terimli lojistik regresyon modelinde dayanıklı Wald tipi test istatistiklerinin kullanımı
Use of robust Wald type test statistics in multinomial logistic regression model
RAHİME DEMİRALAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EkonometriSüleyman Demirel ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE GÜNDOĞDU
- Konum ve ölçek parametrelerinin dayanıklı ortak modellenmesi
Robust joint modeling of the location and scale parameters
BAHANUR HATİPOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikGiresun Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA ZEHRA DOĞRU