Lineer regresyon modelinde ağırlıklı tahmin ediciler
Weighted estimators in the linear regression model
- Tez No: 450309
- Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Hatalara ilişkin varsayımların sağlanmamasına neden olan değişen varyans ve otokorelasyonlu lineer regresyon modellerinde“Genelleştirilmiş / Ağırlıklı En Küçük Kareler ”metodu ile model uydurulabilir. Bu çalışmada öncelikle ağırlıklı en küçük kareler tahmin yöntemi incelenmiştir. Daha sonra, örneklem bilgisi ve parametreler hakkında yardımcı bilgi olduğunda kullanılan karma tahmin ediciler incelenmiştir. Ayrıca matrislerinin tam olmaması durumunda literatürde yer alan ağırlıklı karma tahmin edici ele alınmıştır. Ek olarak , ağırlıklı karma ridge tahmin edici ve ağırlıklı karma Liu tahmin ediciler başta olmak üzere bunlara bağlı olarak tanımlanmış diğer ağırlıklı tahmin ediciler incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
In linear regression model with heteroskedasticity, autocorrelation which violate assumptions about the errors, model may be adapted by Generalized/ Weighted Least Squares metod. In this study, weighted least squares metod are examined. Later, when sample and prior information on parameters simultaneously are given, mixed estimator are examined. Furthermore, in case of incomplete X –matrix, weighted mixed estimator are examined. In addition, weighted mixed ridge estimators and weighted mixed Liu estimators and other mixed estimators which defined by related with these are examined.
Benzer Tezler
- A hybrid prediction approach using multiple linear regression and decision tree
Çoklu doğrusal regresyon ve karar ağacı kullanarak hibrit tahmin yaklaşım
MARYAM ARIF AZEEZ AZEEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAYHAN AYAR
- Aykırı değerler varlığında farklı örnek büyüklükleri için basit doğrusal regresyon modelinde bazı tahmin yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi
A comparative study of some estimation methods in simple linear regression model for different sample sizes in presence of outliers
SAMET HASAN ABACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
BiyoistatistikOndokuz Mayıs ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SONER ÇANKAYA
- Yüksek boyutlu kısmi doğrusal modellerin ağırlıklı-rıdge yaklaşımıyla seçim sonrası tahmini
Post shrinkage estimation in high-dimensional partially linear models with weighted-ridge approach
ERSİN YILMAZ
Doktora
Türkçe
2023
İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN AYDIN
- WRF bölgesel modeli, YTTS gözlemleri ve istatistiksel yöntemler kullanarak İstanbul yıldırım düzeninin incelenmesi
Using by WRF regional model, YTTS observations and statistical methods examining of the İstanbul lightning characteristics
KERİM ATİLLA KORKMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN
- Portföye seçilecek varlıklarda makine öğrenmesi kullanımı: BIST katılım 30 endeksi üzerine bir uygulama
Using machine learning in assets to be selected for portfolio: An application on BIST participation 30 index
ÜMİT HASAN GÖZKONAN
Doktora
Türkçe
2024
İşletmeManisa Celal Bayar Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT KARĞIN