Geri Dön

Ölçüm hatalı değişkenli yarı parametrik regresyon modelleri

Semiparametric regression models with errors in variables

  1. Tez No: 450302
  2. Yazar: SEÇİL TOPRAK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HASAN İLHAN TUTALAR, PROF. DR. MÜJGAN TEZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dicle Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 98

Özet

Bu tezde, bir yarı parametrik regresyon modeli olan kısmi doğrusal modelde ölçüm hatasından kaynaklı olarak hatalı ölçülmüş değişkenlerin olması ve ölçüm hatasının yoğunluk fonksiyonunun bilinmemesi durumunda parametrelerin tahmini için kullanılabilecek bir metot önerilmiştir. İlk olarak parametrik, parametrik olmayan ve yarı parametrik regresyon modelleri, regresyonda düzeltme kavramı, pürüzlülük ceza yaklaşımı ve parametrik olmayan regresyonda düzeltme yöntemleri tanıtılmıştır. Daha sonra değişkenleri hatalı modeller üzerinde durularak değişkenler ''bilinen'' bir dağılımdan gelen hata ile ölçüldüğünde parametrik olmayan ve yarı parametrik regresyon yöntemleri incelenmiştir. Bu yöntemler arasından; değişkenleri hatalı parametrik olmayan regresyon, parametrik olmayan bölümde ölçüm hataları olması durumunda yarı parametrik regresyon ve hem doğrusal hem de parametrik olmayan bölümde ölçüm hataları olması durumunda yarı parametrik regresyon modelleri tanıtılmıştır. Son olarak değişkenler ''bilinmeyen'' bir dağılımdan gelen hata ile ölçüldüğünde parametrik olmayan regresyon yöntemleri içerisinde incelenen değişkenleri hatalı parametrik olmayan regresyon yöntemi tanıtılmıştır. Bu yönteme dayalı olarak elde edilen ve parametrik olmayan bölümde ölçüm hataları olması durumunda yarı parametrik regresyon ve hem doğrusal hem de parametrik olmayan bölümde ölçüm hataları olması durumunda yarı parametrik regresyon modelleri için kernel dekonvolüsyon tekniğine alternatif olarak görülen yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemler ile elde edilen tahmin edicilerin örneklem büyüklüğü n sonsuza giderken yakınsadığı parametre çevresindeki dağılımının normal dağılıma uyup uymadığını gözlemlemek için bu tahmin edicilerin asimptotik normallik özellikleri incelenmiştir. Tahmin edicilerin sonlu örneklem özellikleri Monte Carlo simülasyonu yaklaşımı ile araştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this dissertation, a method has been proposed to be used for the partially linear model, a semiparametric regression model, when variables are measured with errors and the densities of these errors are unknown. Firstly parametric, nonparametric and semiparametric regression models, smoothing in regression, roughness penalty approach and smoothing methods in nonparametric regression are introduced. Then, as a nonparametric and semiparametric regression method when variables are measured with an error that has ''known'' density, nonparametric regression with errors in variables models, semiparametric regression models with measurement error in the nonparametric part and semiparametric regression models with errors in all variables are introduced. Finally, as a nonparametric regression method when variables are measured with an error that has ''unknown'' density, nonparametric regression with errors in variables models are introduced and semiparametric regression models with measurement error in the nonparametric part and semiparametric regression models with errors in all variables which are obtained according to this method and seen as an alternative to the kernel deconvolution techniques have been developed. These estimators' asymptotic normality properties are analyzed to observe whether they fit a normal distribution around the parameters they converge when the sample size of estimators obtained by these methods n goes to infinity. The finite sample properties of estimators were investigated by Monte Carlo simulation approach.

Benzer Tezler

  1. Mikrodalga soğurucu tasarımı

    Microwave absorber design

    İBRAHİM ÇATALKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDEF KENT PINAR

  2. Piyasa etkinliği ve modern portföy kuramı

    Efficent markets and modern portfolio theory

    İBRAHİM FIÇICIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    Sermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİYAZİ BERK

  3. Blood flow and measurement techniques

    Kan akışı ve ölçüm teknikleri

    AYŞE KANDEMİR AKALIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. OSMAN F. GENCELİ

  4. Application of hybrid simulation and improvement of decision tree algorithms for real-time transient stability prediction based on PMU measurements

    PMU ölçümlerine dayalı gerçek zamanda geçici hal kararlılığı kestirimi için hibrit simülasyon uygulaması ve karar ağacı algoritmalarının geliştirilmesi

    TOHID BEHDADNIA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

  5. Characterization of time-based degradation effects and machine learning-based modeling of hot carrier injection in 40 NM CMOS transistors

    40 NM CSMOS transistörlerde sıcak taşıyıcı enjeksiyonunun zaman bazlı bozulma etkilerinin karakterizasyonu ve makine öğrenimine dayalı modellenmesi

    XHESİLA XHAFA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA BERKE YELTEN