Geri Dön

Ridge regresyon yöntemi ile parametre tahmini ve bir uygulaması

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 41289
  2. Yazar: ERCAN BALDEMİR
  3. Danışmanlar: PROF.DR. İBRAHİM İLHAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonomi, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 110

Özet

ÖZET Çoklu Doğrusal Regresyon yöntemi, istatistik metodlan içerisinde oldukça yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Veri analistleri bilim ve teknolojiye yakın her alanda bunu kullanmışlardır. Bununla birlikte, açıklayıcıların veri matrisleri ortogonal olmadığında, regresyon katsayıları tahmininin bazı problemler getirdiği görülmüştür. Katsayılar mutlak değer olarak çok büyük olma eğilimindedirler, hatta bazılarının yanlış işaretli olmaları bile mümkündür. En küçük kareler yönteminin bu zorluklarından dolayı En Küçük Kareler yöntemine bir alternatif olarak 1970 yılında Hoerl ve Kennard tarafından Ridge Regresyon adı verilen bir yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntem sapmak fakat en küçük kareler yöntemine göre daha tutarlı sonuçlar veren bir yöntemdir. Yöntemin varoluş sebe bi sapma katsayısı olan k değeridir. Bu k değerinin mümkün olduğunca küçük bir sayı ol ması arzu edilir. Bu amaca yönelik geliştirilmiş çok sayıda optimum k'yı bulan algoritma lar mevcuttur. Çalışmada da bu algoritmalar incelenmiş ve bu algoritmalardan alü tanesini kullana rak Ridge Regresyon yöntemi ile parametrelerin tahmin değerlerini bulan bir bilgisayar programı geliştirilmiştir. Bu program 1988 yılının ilk üç ayından 1994 yılının ilk alü ayı üçer aylık dönemler için Türkiye Ekonomisi'nde enflasyona etki ettiği tahmin edilen on açıklayıcı değişkene sahip bir modelde uygulanmış, sonuçlar karşılaştırılarak istatistiksel ve teorik olarak geçerlilikleri tartışılmış ve sonuçlar yorumlanmıştır. IV

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Multi Linear Regression Method is a very common method. Data analysts have used this method in many fields which are related with science and technology. Also due to the unorthogonality of the data matrices of explanatory variables, some problems occur in the prediction of regression parameters. The parameters become great as an absolute value, in addition to this some of them may have the wrong sign. Because of these disadvantages of Ordinary Least Squares Method, Ridge Regression Method was developed in 1970 by Hoerl ve Kennard as an alternative. This method is biased but its results are more reliable than OLS results. This method depends upon deviation parameter k. k is wished to be small. There are so many algorithms which have been devoleped to find the optimum k. These algorithms have been examined in this study as a computer programme to find the values of parameters by using Ridge Regression Method. This computer programme has been applied on a model which has 10 explanatory variables affecting inflation in the Turkish Economy. The study covers the quarterly periods between 1st January 1988 and 30th June 1994. The validity of results have been compared and interpreted on the basis of statistical theory.

Benzer Tezler

  1. Ridge regresyonda ridge parametresi için önerilen tarama yöntemine dayalı yeni bir tahmin edici

    A new estimator based on the search method proposed for the ridge parameter in ridge regression

    SELMAN MERMİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGE AKKUŞ

  2. Multi-output regressions for estimating crop's biophysical parameters from polsar data

    Ekın biyofiziksel parametrelerinin çok hedefli regresyon analizleri ile kestirimi

    ZEHRA MELTEM ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA ERTEN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLŞEN TAŞKIN KAYA

  3. Regresyon analizinde yanlı tahmin yöntemleri

    Estimation methods in regression analysis

    MERVE TÜRKMEN ŞAHİNGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN AYDIN

  4. Development of quality prediction model and control mechanism for clinching process

    Kenetleme prosesi için tahmin modeli ve kontrol mekanizması geliştirilmesi

    EMİN ABDULLAH KAZANCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN

  5. Comparison of restricted and unrestricted estimators in the multiple linear regression analysis

    Çoklu doğrusal regresyon analızınde kısıtlı ve kısıtsız tahmin edicilerin karşılaştırılması

    ISRAA SHALTOOT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İstatistikEskişehir Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEVİL ŞENTÜRK