Ridge regresyon yönteminin farklı paket programlarıyla uygulanması
Ridge regression method with implementation of the different package programs
- Tez No: 478565
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FİLİZ KARAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
Çalışmamızda, öncelikle regresyon analizi anlatılacaktır. Regresyon analizi basit ve çoklu regresyon olarak ikiye ayrılır. Bu yöntemlerin geçerli olması için bazı varsayımların gerçekleşmesi gerekmektedir. Bu varsayımlardan biri olan çoklu doğrusal bağıntı problemi; kısaca bağımsız değişkenler arasında bağıntı olması anlamına gelmektedir. Bu problemi ortadan kaldıracak yöntemlerden biri olan ridge regresyon yöntemi uygulamalarımızda kullanılacak ve bazı istatistik paket programları yardımıyla analizler yapılacaktır. Önce en küçük kareler yöntemi kullanılarak regresyon analizleri yapılacak daha sonra Ridge Regresyon analizi yapılarak sonuçlar yorumlanacaktır. SPSS 23, NCSS 11 ve R studio 3.4.0 programları ile yapılan analizler ayrıntılı olarak anlatılacaktır.
Özet (Çeviri)
In our study, first of all regression analysis will be explained. Regression analysis are divided into simple and multiple regression. For this method to be valid, certain assumptions needs to be made. Multicollinearity problem is one of the most important assumption. It means that correlation between the independent variables. One of the methods to eliminate this problem is Ridge regression method. By using the method multiple linear regression, regression analysis will be performed. First, regression analysis will be done using least squares method after that the results will be interpreted by ridge regression analysis. The analyzes made will be explained in detail by using SPSS 23, NCSS 11 and R studio 3.4.0 programs.
Benzer Tezler
- Development of chemometric calibration toolbox and its application for determination of salep adulteration
Kemometrik kalibrasyon yazılım paketi geliştirilmesi ve salep tağşişinin belirlenmesinde kullanılması
GÜN DENİZ AKKOÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Kimyaİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURMUŞ ÖZDEMİR
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- Estimation of electricity energy production: Karbala example
Elektrik enerjisi üretiminin tahmini: Kerbala örneği
AHMED AZEEZ ABDULHUSSEIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN BULUT
- Regresyon yöntemlerinin performans analizi
Performance analysis of regression methods
EMRE ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TALAT FİRLAR
- A radiogenomics-based approach to clinical decision making
Klinik karar vermede radyogenomik tabanlı bir yaklaşım
MERVE KAŞIKCI ÇAVDAR
Doktora
İngilizce
2025
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDEM KARABULUT
DOÇ. DR. ERDAL COŞGUN