Geri Dön

Lineer karma modellerde parametre tahmini ve sonuç çıkarım

Parameter estimation and inference in linear mixed models

  1. Tez No: 465354
  2. Yazar: ÖZGE KURAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

En yaygın kullanılan istatistiksel model doğrusal (lineer) regresyon modeli olmasına rağmen bazen sabit etkilere ilave olarak rastgele etkileri de içeren modellere uyan veri yapıları ile de karşılaşmak mümkündür. Bu durumda, lineer karma modeller ortaya çıkmaktadır. Lineer karma modeller, iç-içe geçmiş verilerin ve uzun süreli (tekrarlı ölçümlü) verilerin de dahil olduğu çok çeşitli verilerin analizinde kullanılan önemli bir araçtır. Bu çalışmada ilk olarak, lineer karma modeller, lineer karma modellerin varsayımları, lineer karma modellerde parametre tahminleri, tekrarlı ölçüm verileri için model yapılandırma süreci, literatürde var olan varyans-kovaryans modelleri ve bu varyans-kovaryans modelleri arasından uygun olan modelin seçim kriterleri incelenmiştir. Daha sonra, çoklu iç ilişki olması durumunda lineer karma model literatüründe var olan ridge tahmin ve ön tahmin edicilere alternatif olarak mixed, stokastik kısıtlı ridge, Liu, temel bileşenler regresyon ve r-k sınıf tahmin ve ön tahmin edicileri önerilmiştir ve matris değerli hata kareler ortalaması kriteri kullanılarak tahmin ve ön tahmin edicilerin performansları karşılaştırılmıştır. Çalışma, R ve Matlab R2014a programlarının kullanılmasıyla yapılan uygulamalarla desteklenmiştir.

Özet (Çeviri)

Although the most widely-used statistical model is the linear regression model, it is sometimes possible to encounter with the data structures that accord with the models that include both fixed and random effects. In this case, linear mixed models are arised. Linear mixed models are an important tool for the analysis of a broad variety of data including clustered data and longitudinal (repeated measures) data. In this study firstly, linear mixed models, assumptions of linear mixed models, parameter estimations in linear mixed models, model building process for repeated measures data, variance-covariance models in literature and selection criteria of appropriate model among these variance-covariance models have been examined. Later, the mixed, stochastic restricted ridge, Liu, principal components regression and r-k class estimators and predictors have been proposed alternative to the ridge estimator and predictor in linear mixed model literature when there is multicollinearity and performances of estimators and predictors have been compared by using the matrix mean square error criterion. The study is supported with applications done using R and Matlab R2014a programs.

Benzer Tezler

  1. Genelleştirilmiş lineer karma modellerde parametre tahmini ve sonuç çıkarım

    Parameter estimation and inference in generalized linear mixed models

    ŞİDA SEÇKİN KURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikDicle Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGE KURAN

  2. Multi-Task U-Net Surrogate for Aerodynamic and Aeroacoustic Source Field Prediction of Airfoils

    Kanat Profillerinin Aerodinamik ve Aeroakustik Kaynak Alanı Tahmini için Çoklu Görev U-Net Vekil Modeli

    YUSUF AKTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. BAHA ZAFER

  3. Interval neural networks for uncertainty quantification in system identification

    Sistem tanımlamada belirsizlik nicelemesi için aralıklı yapay sinir ağları

    MEHMET ALİ FERAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUFAN KUMBASAR

  4. Tekrarlı ölçüm verilerinde çok değişkenli çözümleme yöntemler kullanılarak en iyi modelin kestirimi

    Prediction of the best model for repeated measurements data using multivariate analysis techniques

    ANIL AKTAŞ SAMUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    BiyoistatistikAkdeniz Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN SAKA

  5. Out-of-plane behaviour assessment of double-leaf masonry walls and numerical model for nonlinear analysis

    Çift yapraklı yığma duvarların düzlem dışı davranışlarının değerlendirilmesi ve doğrusal olmayan analiz için sayısal model önerilmesi

    ALVAND MOSHFEGHI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İHSAN ENGİN BAL