Çoklu regresyonda etkili gözlemlerin belirlenmesinde iki yeni yaklaşım
Two new approaches for detection of influential observations in multiple regression
- Tez No: 417020
- Danışmanlar: PROF. DR. HAMZA GAMGAM
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 155
Özet
Çoklu Doğrusal Regresyonda veri kümesinde yer alan etkili gözlem(ler), model parametrelerinin En Küçük Kareler tahmin değerlerinde önemli derecede farklılaşmalara neden olur. Ayrıca bu gözlemler, tahmin edicilerin varyanslarının tahmin değerinin büyümesine de neden olabilirler. Buna dayalı olarak istatistiksel çıkarsamaların sonuçları anlamsız olabilir. Bu dikkate değer farklılaşmalar modelin açıklanabilirliğini azalttığı için veri kümesindeki etkili gözlem veya etkili gözlem gruplarının saptanması regresyon analizinin verimliliği açısından önemlidir. Bu çalışmanın birinci bölümünde çoklu doğrusal regresyon analizinde etkili gözlemleri saptamanın önemi ve literatürde bu konuyla ilgili yapılan çalışmalardan bahsedilmiştir. Çalışmanın ikinci bölümünde, çoklu doğrusal regresyon modeli, kaldıraç değeri, artıkların türleri, etki eğrisi ve etki eğrisinin örnek uyarlamaları gibi temel kavramlar verilmiştir. Sonra üçüncü bölümde etkili gözlemlerin saptanması için literatürde yer alan bazı tanı yöntemleri tanıtılmıştır. Dördüncü ve beşinci bölümlerde sırasıyla etkili gözlemlerin saptanması için örnek etki eğrisine dayalı bir grafiksel yöntem ve Biplot yöntemine dayalı bir grafiksel yöntem önerisi verilmiştir. Klasik tanı yöntemleri ile önerilen iki grafik yöntemine ilişkin bir uygulama ise altıncı bölümde yer almaktadır. Yedinci bölümde klasik tanı yöntemleri ve önerilen iki grafik yöntemini karşılaştırmak için simülasyon çalışması verilmiştir. Çalışmanın son bölümünde ise sonuç ve öneriler sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Influential observations in data cause some significant differentiation on Least Square Estimations of model parameters in multiple linear regression. These observations would also cause increasing in the variances of estimations. Therefore, results of statistical inferences would be insignificant. Since these notable differentiations decrease the explicable of the model, the detection of the influential observation or the influential groups in data is important for the efficiency of regression analysis. The importance of detecting influential observations and some studies about these topics in literature are referred in the first section of this study. Some basic concepts as multiple linear regression model, leverage value, some types of residuals, influence curve and its sample versions are given in the second section of the study. Then some diagnostic methods in order to detect influential observations in literature are demonstrated in the third section. In the fourth and fifth sections a graphical method based on sample influence curve and a graphical method based on Biplot method are proposed to detect influential observations respectively. Two applications of classical methods and the two graphical methods proposed in this study are included in the sixth section. In the seventh section a simulation study is given in order to compare the classical diagnostics and the two graphical methods in this study. At the end of this study, conclusion and recommendations are presented.
Benzer Tezler
- Lojistik regresyonda çoklu aykırı gözlemlerin belirlenmesi ve etkililiklerinin incelenmesi
Detection of multiple outliers in logistic regression and examination of effectiveness
MUSTAFA SELÇUK YAVUZKANAT
- Doğrusal regresyon modellerinde aykırı gözlemlerin tespiti için sağlam tahmin edicilere dayalı etkili uzaklığın performansının incelenmesi
Performance analysis of the influence distance based on robust estimators for the identification of outliers in linear regression models
FULYA KARAKOCA
- Çoklubağlantıya neden olan gözlemlerin belirlenmesi
Investigation of multicollinearity-influential observations
UFUK EKİZ
- Hedonic analysis of housing prices in istanbul: The effect of distance to urban green areas
İstanbul'daki konut fiyatlarının hedonik analizi: Kentsel yeşil alanlara uzaklığın etkisi
HASAN YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN MURAT ÇELİK
- Çoklu regresyonda etkili gözlemlerin saptanması için kullanılan tanı yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of the diagnostic methods used for detecting influential observations in multiple regression
IRMAK ACARLAR
