Geri Dön

Regresyon analizinde çoklu bağıntı sorununun incelenmesi ve uygulama denemesi

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 45116
  2. Yazar: HARUN SÖNMEZ
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ERSOY CANKÜYER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 49

Özet

IV ÖZET Bir regresyon analizinde araştırmacılar çoklu bağıntı (multicoüineariry) sorunu ile çok sık karşılaşmaktadırlar. Açıklayıcı değişkenlerden bir veya birkaçının diğer açıklayıcı değişkenler tarafından iyi açıklandığı zaman, sonuçlarda istenmeyen özellikler oluşturan çoklu bağıntı sorunu meydana gelmektedir. Bu çalışmada, çoklu bağıntı incelenmiş ve bununla ilgili Türkiye'deki arpa verimi (Y) fonksiyonunu açıklayan değişkenler olarak; hektar cinsinden ekilen alan (Xı), ton cinsinden kullanılan gübre miktarı (X2) ve mevcut biçer döver sayısı (X3) üzerinde bir uygulama yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

SUMMARY In many regression analysis, researchers may often meet with multicollinearity problem. The multicollinearity problem occurs if one or more independent variables are explained by other independent variables. At this work, multicollinearity has been examined on application about the subject has been done. The applications is“Hie Barley Efficiency in Türkiye”. To explain that dependent variable those three variables are used : Area as hectare (Xj), the quantity of dung (X2), number of reaper-harvesters in use (X3).

Benzer Tezler

  1. Çoklu bağıntı probleminde Liu ve Ridge regresyon kestiricilerinin karşılaştırması

    Comparison of Liu and Ridge regression in multiple connection problem

    SEMİH GÖKÇE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ATIF AHMET EVREN

  2. Bazı sağlam tahmincilere dayalı yanlı regresyon analizi

    Biased regression analysis based on some robust estimators

    ALPAY GÖKÇE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM ALPU

  3. Ridge ve Liu tahmincilerinin etkinliklerinin ve yanlılıklarının karşılaştırılması

    The comparison of the efficiency and biasedness of Ridge and Liu estimators

    EMİNE KARAKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İstatistikAnadolu Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BERNA YAZICI

  4. Çoklu bağıntılı doğrusal modellerde Ridge regresyon yöntemiyle parametre kestirimi

    Başlık çevirisi yok

    EMEL İMİR ŞIKLAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    İstatistikAnadolu Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

  5. Ridge regresyon analizi ve bir uygulama

    Ridge regression analysis and an application

    MUSTAFA ÇAĞATAY BÜYÜKUYSAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    BiyoistatistikUludağ Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMET KAN