Geri Dön

Doğrusal regresyonda bozulma noktasına sahip tahminler

Breakdown point estimations in linear regression

  1. Tez No: 455711
  2. Yazar: JOAQUIM JORGE DA COSTA KHALAU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

Bu çalışmada doğrusal regresyonda kullanılan bazı sağlam yöntemler incelendi ve bu yöntemlerden, Huber, Hampel, Andrew ve Tukey´ın M-tahminleri karşılaştırıldı. Çalışmanın birinci bölümünde konuya giriş yapıldı. Regresyon modelleri, kullanılan yöntemler, sağlam ve yüksek bozulma noktasına sahip yöntemler kısaca tanıtıldı. Tahminler üzerinde etkili olan gözlemlerin ortaya çıkartılmasında kullanılan yöntemler ve diğer tanısal ölçümlere de ikinci bölümde ayrıntılı biçimde yer verildi. Önemli sağlamlık unsurlarından olan bozulma noktası tanımlandı. Bu bölümde ayrıca doğrusal regresyon modeli ve En Küçük Kareler yöntemi ayrıntılı olarak incelendi. Üçüncü bölümde ise yüksek bozulma noktasına sahip yöntemler verildi ve bu yöntemlerin özellikleri tartışıldı. Çalışmada uygulama kısmı dördüncü bölümde, tartışma ve sonuçlar ise beşinci bölümde verildi.

Özet (Çeviri)

In this study Robust methods used in Linear Regression are briefly examined. For this study, Huber, Hampel, Andrew and Tukey´s M estimation methods are compared each other. For the first part of study, there is a brief introduction. Robust methods and high breakdown point methods used in Linear Regression has briefly introduced. The residual obtained from used methods and the other diagnostic measurements which are used to detect the observations effecting the estimations are discussed in the second chapter and also the important robustness measurements breakdown point and influence function are presented. In this chapter also considered the linear regression model and the Least Square method in detail. For the following chapter is presented in detail the breakdown point methods used in linear Regression analyses. Finally an application of those methods, discussion and results are given.

Benzer Tezler

  1. Doğrusal ve doğrusal olmayan regresyonda bozulma noktasına sahip tahmin ediciler

    Breakdown point estimators in linear and nonlinear regression analysis

    AYNUR ORSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY

  2. Doğrusal regresyonda sağlam regresyon kestiricilerinin karşılaştırılması ve benzetim çalışması

    Comparison of robust estimators in linear regression and simulation study

    NESLİHAN GÖKMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AYDIN ERAR

  3. Robust and intelligent control of unmanned aerial vehicles

    İnsansız hava araçlarının akıllı ve gürbüz kontrolü

    ABDURRAHMAN BAYRAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÖNDER EFE

  4. Doğrusal olmayan regresyonda bozulma noktalarının hesabı ve bir uygulama

    Computation of breakdown points in nonlinear regregression and an application

    AHMET PEKGÖR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İstatistikSelçuk Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AŞIR GENÇ

  5. Kanatlı et kesimhanesi arıtma tesisi çıkış suyunun fotokatalitik bozunma ile ileri arıtımı: Maliyet analizi, optimizasyon ve modelleme

    Advanced treatment by photocatalytic degradation of effluents from treatment plants of poultry slaughterhouse: Cost analysis, optimization and modeling

    MUSA BÜYÜKADA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Çevre MühendisliğiAbant İzzet Baysal Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH EVRENDİLEK