Geri Dön

Basit ve çoklu regresyon modellerinde parametre tahminlerinin karşılaştırılması

Comparison of parameter evaluations to simple and multiple regression models

  1. Tez No: 455088
  2. Yazar: ALİ VASFİ AĞLARCI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HİKMET ORHAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Bu çalışmanın amacı regresyon doğrularının parametreler aracılığı ile karşılaştırılmasını göstermektir. Bunun için regresyon analizi konusuna değindikten sonra dört ayrı uygulama gerçekleştirilmiştir. Herbir uygulamada öncelikle regresyon parametreleri elde edilmiştir. Daha sonra regresyon doğrularına ait eğimler ve regresyon sabitleri karşılaştırılmıştır. Birinci ve ikinci uygulamada iki regresyon doğrusunun karşılaştırılması ele alınmıştır. Birinci uygulamada regresyon doğrularının farksız ve birleştirilebilir olduğu, ikinci uygulamada ise iki regresyon doğrusunun birbirinden farklı olduğu ve bir noktada kesiştiği gösterilmiştir. Üçüncü uygulamada ikiden çok regresyon doğrusunun karşılaştırılması adım adım incelenmiştir. Son uygulamada ise çoklu regresyon doğrularının karşılaştırılmasıyla ilgili uygulama gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

The purpose of this research is to display the comparison of regression lines through parameters. With that perspective, four separate applications were carried out following addressing at regression analysis. Regression parameters were foremost obtained in each application. Then the slopes and regression constants of the regression lines were compared. At the first and second applications, the comparisons of the two regression lines were addressed. It has been shown in the first application that the regression lines were indifferent and combinable, as in the second application the two regression lines were different from each other and intersected at one point. Comparisons of more than two regression lines were evaluated step by step at the third application. An application of comparing multiple regression lines was conducted during the final application.

Benzer Tezler

  1. Logit türel dağılım modeli kalibrasyonu: İstanbul için bir değerlendirme

    Logit modal-split model calibration: An evaluation for İstanbul

    HİLMİ BERK ÇELİKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Ulaştırma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK GERÇEK

  2. Kırpılmış poisson regresyon analizi ve bir uygulama

    Clipped poisson regression analysis and an application

    SEÇİL KARTAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonometriSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NECATİ ALP ERİLLİ

  3. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY

  4. A statistical analysis of ionospheric joule heating driven by interplanetary coronal mass ejections and high speed streams using SWMF/BATS-R-US MHD model

    SWMF/BATS-R-US MHD modeli kullanılarak gezegenlerarası koronal kütle atımları ve yüksek hızlı akışlar tarafından gelişen iyonosferik joule ısınmasının istatistiksel analizi

    PELİN ERDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEREFŞAN KAYMAZ

  5. Referans buharlaşma miktarının bulanık SMRGT, ANFİS ve çoklu doğrusal regresyon yöntemleri ile tahmini

    Estimation of reference evaporation amount with fuzzy SMRGT, ANFİS and multiple linear regression methods

    SERKAN DEMİREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA DEMİRCİ