Geri Dön

Kararlı regresyon analizinde sağlam tahmin yöntemlerinin performanslarının incelenmesi

Performance evaluation of robust estimators under the stable regression model

  1. Tez No: 397021
  2. Yazar: ENİSE KORALTAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. FİLİZ KARDİYEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 127

Özet

Regresyon analizinde yaygın olarak kullanılan En Küçük Kareler yöntemi hata terimleri normal dağılmadığında veya veri seti aykırı değer içerdiğinde iyi bir tahmin yöntemi olmaktan uzaklaşacaktır. Klasik doğrusal regresyon modeli varsayımlarının sağlanamaması durumunda En Küçük Kareler yöntemi minimum varyanslı ve yansız tahmin olma özelliğini kaybedecektir. Söz konusu olumsuzlukların üstesinden gelebilmek amacıyla geliştirilen sağlam tahmin yöntemleri regresyon analizinin varsayımları geçerli olmadığında dahi güvenilir sonuçlar vermektedir. Yapılan çalışmalar gerçek hayatta verilerin normal dağılma olasılığının oldukça düşük olduğunu göstermektedir. Ekonomiden fiziğe birçok alanda karşımıza çıkan alfa kararlı dağılımlar çarpık ve kalın kuyruklu yapısı ile oldukça ilgi gören bir dağılımdır. Veride aykırı değerler bulunduğunda hata terimlerinin dağılımı normalden uzaklaşır ve kalın kuyruklu bir yapı gösterir. Bu tezde hata terimlerinin alfa kararlı dağıldığı basit doğrusal regresyon modeline bazı sağlam tahmin yöntemleri dört farklı örnek çapı ve alfa kararlı dağılımın farklı parametre değerleri için uygulanmış ve bu yöntemlerin performansları karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

The Ordinary Least Squares estimation is the best method when the assumptions of classical linear regression are met. When some of these assumptions are violated, least squares regression can perform poorly. Robust regression is an alternative to ordinary least squares that can be appropriately used when the errors are nonnormal and/or a data set contains outliers. Especially in finance, the typical empirical distributions have more observations around the mean and in the extreme tails than the normal. Among the most frequently candidates for describing these distributions is the family of probability distributions known as stable Paretian. In this theses, the performances of various robust regression estimators are investigated where the errors follow a member of the class of Stable Paretian Distributions.

Benzer Tezler

  1. 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

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERAL EBEGİL

  2. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  3. Machine learning-based prediction of FTIR spectral peaks for biomass characterization

    Biyokütle karakterizasyonu için FTIR spektral pik noktalarının makine öğrenmesi tabanlı tahmini

    FAHREDDİN TALHA SAĞİŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR YAMAN

  4. Dalgacık dönüşümü tekniği kullanılarak akım serilerinin modellenmesi

    Modeling of streamflow series using wavelet transform technique

    MURAT KÜÇÜK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Su Ürünleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECATİ AĞIRALİOĞLU

  5. Targeting and activation of antigen specific CD8+ T cells with peptide-major histocompatibility complex I tetramers

    Peptit-majör histokompatibilite kompleks I tetramerleri ile antijen spesifik CD8+ T hücrelerin hedeflenmesi ve aktivasyonu

    ŞAFAK CEREN USLU ŞIVGIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    BiyoteknolojiHacettepe Üniversitesi

    Temel Onkoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HANDE CANPINAR