Basit doğrusal regresyon modellerindeki tek bir anormal gözlemin testi
Testing for a single outlier from a simple linear regression
- Tez No: 422642
- Danışmanlar: PROF. DR. NECATİ YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1995
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Doğrusal Regresyon modellerinde anormal gözlemlerin bulunması işlemi son yıllarda önemli bir merak konusu olmuştur. Bu çalışmada; basit doğrusal regresyon problemlerindeki anormal gözlemlerin testinde kullanılan üç yöntem önerilmiştir. 1) Student türü residuallerin noktalanması ile outlierlerin teşhisi; a) (Yi ) tahmin değerlerine karşılık plotlar, b) Xi bağımsız değişkenlerine karşılık plotlar, 2) Cook istatistiği, 3) Katkı kareler toplamı testi. Anormal gözlemler ekstrem değerlerdir. Student türü residual plotlarında anormal gözlemler, sıfırdan yaklaşık olarak dört, beş veya daha fazla standart sapma uzaklıktadırlar. Bu gözlemler literatürde; anormal değerler, düzensiz gözlemler, kuraldışı değerler, başıboş değerler ve çirkin veriler olarak adlandırılmışlardır. Bu çalışmada bıldırcınlardan elde edilen yumurta boylan Xi bağımsız değişkeni olarak ve yumurta ağırlıkları da Yi gözlem değeri olarak kullanılmıştır. Sonuç olarak; bir gözlem her üç metodla da anormal gözlem olarak teşhis edildi.
Özet (Çeviri)
The detecting outliers has considerable attracted on the linear regression models in recent years. In this study three methods which are used in detecting of outliers, in a simple linear regression have been performed. 1) Plotting of studentized residuals(ti); a) Plots against (Yi ) b) Plots against the independent variables Xi 2) Cook's statistics 3) Test of contribution sum of squares. Outliers are extreme observations. In a studentized residual plot, outliers are far from zero about four, five or more standart deviations. These observations have been called as rogue values, contaminants, surprising values, mavericks and dirty data in the literature. In this study the length of eggs that was obtained the quails was used as independent variables and the weights of eggs was used as Yi observation values. As a result; one observation was detected as an outlier in this data all three methods.
Benzer Tezler
- NARMA-L2 controller design for nonlinear systems using online lssvr
Doğrusal olmayan sistemler için çevrimiçi en küçük kareler destek vektör regresyonu ile NARMA-L2 kontrolör tasarımı
GÖKÇEN DEVLET ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Orijinden geçen çoklu doğrusal regresyon modellerinde yeni en küçük ortanca kareler yaklaşımı
New least median of squares approache for multiple linear regression models through the origin
YASEMİN KAYHAN ATILGAN
- İstatistiksel parametreler için değişim noktası analizi
Başlık çevirisi yok
MEHMET NAKIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR
- Ortaokul öğrencilerinin değer yönelimleri ile başarı düzeyleri arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigation of the relationship between values orientation of the secondary school students and academic achievements
DENİZ ERDEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimSakarya ÜniversitesiTürkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN ÇALIŞKAN