Jackknife-after-Bootstrap method as diagnostic toolin generalized linear models
Genelleştirilmiş doğrusal modellerde sorun tanımlama aracı olarak Jackknife den sonra Bootstrap yöntemi
- Tez No: 438774
- Danışmanlar: PROF. DR. AYLİN ALIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Doğrusal regresyon modelleri ile yapılan veri analizlerinde etkin gözlemlerin belirlenmesi ve değerlendirilmesi kritik bir öneme sahiptir. Bu gözlemleri belirlemek için bir çok ölçü belirlenmiştir. Bu ölçülerin arkasındaki fikir, tüm gözlemlerin olduğu veri setinden elde edilen model tahmininin bir özelliği ile ilgilenilen gözlemin olmadığı indirgenmiş veri setinden elde edilen özelliğin karşılaştırılmasına dayanır. Çıkartıldığında analiz sonuçları üzerinde büyük değişimlere sebep olan gözlemler etkin gözlem olarak adlandırılır. Her bir gözlemin modele eklenmesi veya çıkartılmasından kaynaklanan değişimin büyüklüğünün değerlendirilmesi, asimptotik yaklaşımlardan elde edilen eşik değerlere dayanır. Fakat, bu ölçüler için kullanılan asimptotik yaklaşımlar, niceliklerin dağılımlarının kompleks yapıda olmasından ve yaklaşımların küçük örneklem genişliklerinde zayıf olmasından dolayı yetersizdir. Bu problemlerin üstesinden gelmek için bootstrap gibi yeniden örnekleme yöntemleri kullanılabilir. Bu tezde, doğrusal ve ikili lojistik regresyon modellerinde etkin gözlemlerin belirlenmesi için yeniden örneklemeye dayalı çeşitli yöntemler önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin performansları gerçek dünya verileri ve simülasyon çalışmaları aracılığı ile çeşitli ölçüler için klasik yöntemler ile karşılaştırılmıştır. Elde ettiğimiz sonuçlar, çeşitli senaryolar altında, önerilen yöntemlerin daha doğru ve güvenilir sonuçlar ürettiğini ve maskeleme etkisine karşı daha dirençli olduğunu göstermektedir. Önerdiğimiz yöntemlerin diğer tüm doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon modellerine genişletilebileceği not edilmelidir.
Özet (Çeviri)
The detection and evaluation of influential observations are critical aspects of data analysis in the context of linear regression models. There are lots of measures proposed to flag these observations. The idea behind these measures is to compare a feature of the model fit obtained from the full data set with the one obtained from reduced set not including corresponding point. Observations whose removal causes major changes in the analysis are termed influential with respect to the feature of the model fit under consideration. The assessment of whether the change in the model resulting from the inclusion/exclusion of each respective data point is major is usually based on cut-off values obtained from asymptotic approximations. However, the asymptotic approximations used for these diagnostic measures suffer both because the null distributions of these quantities are very complex and the approximations tend to be poor when sample sizes are small. Resampling methods, e.g. bootstrap, can be used to overcome these problems. In this thesis, several resampling based methods are proposed to detect influential observations in linear and binary logistic regression models. Performances of the proposed methods have been compared with the traditional methods for several influence measures by both real world examples and simulation studies. Our results reveal that under a variety of scenarios, our proposed methods provide more accurate and reliable results, and they are more robust to masking effects.
Benzer Tezler
- Jackknife-after-bootstrap method for detection of outliers and influential observations in lınear regression models
Doğrusal regreson modellerinde uç değerlerin ve etkin gözlemlerin belirlenmesinde bootstrapten-sonra jackknife yöntemi
UFUK BEYAZTAŞ
- İlaç tüketimi verilerini kullanarak kronik hastalık prevelans tahmini
Estimation of chronic disease prevalence using during consumption data
GÜLŞAH SEYDAOĞLU
Doktora
Türkçe
2003
Tıbbi BiyolojiÇukurova ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. Z. NAZAN ALPARSLAN
- Grafik yöntemlerle etkin gözlemlerin ve aykırı değerlerin tespiti
Identifying of influential observations and outliers with diagnostic plots
YEŞİM AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. VEDİDE REZAN USLU
- Çekici tip kamyonlar için dikey park algoritması geliştirme
Development of a perpendicular parking algorithm for truck-trailer
CENK SÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL MURAT EREKE
- Pilates egzersizlerinin izometrik core dayanıklılığı üzerine etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of pilates exercises on isometric core endurance
NESRİN ÇELİK
Doktora
Türkçe
2023
SporSelçuk ÜniversitesiAntrenörlük Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET SANİOĞLU
