Estimation methods in generalized linear models
Genelleştirilmiş lineer modellerde tahmin yöntemleri
- Tez No: 478708
- Danışmanlar: PROF. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 163
Özet
Lineer regresyon modellerinde, açıklayıcı değişkenler arasında çoklu iç ilişki, en çok olabilirlik tahmin ediciyi önemli derecede etkilemektedir. Bu durumda tahminlerin mutlak değerleri ve varyansları oldukça büyük olur. Genelleştirilmiş lineer modellerde (GLM) de çoklu iç ilişkinin parametre tahmini üzerindeki olumsuz etkileri, en çok olabilirlik tahmin edici için çeşitli yazarlar tarafından incelenmiştir. GLM'de en çok olabilirlik tahmin ediciye alternatif olarak ridge tahmin edici ve kısıtlı tahmin edici önerilmesine rağmen, alternatif tahmin yöntemleri ile ilgili çok az çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmada, GLM'de, çoklu iç ilişkiyi giderebilmek için kısıtlı ridge, Liu ve kısıtlı Liu tahmin ediciler elde edilmiş ve hata kareler ortalaması kriterine göre birinci sıra yaklaşık tahmin ediciler ile karşılaştırma yapılmıştır. Bu tahmin edicilerin performansı, gamma ve Poisson yanıt değişkenli modellerde detaylı bir şekilde incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar sayısal örnekler ve simülasyon çalışmaları yapılarak örneklendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Multicollinearity among the explanatory variables seriously effects the maximum likelihood estimator in linear regression models which results in large estimates in absolute value and in large variance-covariance matrix. The adverse effects of multicollinearity on parameter estimation in generalized linear models (GLMs) are also explored by various authors in the case of maximum likelihood estimator. Although ridge estimator and restricted estimator were proposed as an alternative to maximum likelihood estimator in GLMs, there are a few number of methods of the alternative estimators in GLMs. In this study, restricted ridge, Liu and restricted Liu estimators are introduced to combat multicollinearity in GLMs and mean squared error comparisons are done in the context of first-order approximated estimators. The performance of these estimators is examined in detail for the gamma and Poisson response models. The results are illustrated by conducting numerical examples and simulation studies.
Benzer Tezler
- Restricted estimation methods in generalized linear models
Genelleştirilmiş lineer modellerde kısıtlı tahmin metotları
ATIF ABBASI
Doktora
İngilizce
2022
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU
- Çok seviyeli genelleştirilmiş doğrusal modellerde parametre tahminlemesinde MQL, PQL ve MCMC yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparision of MQL, PQL and MCMC methods for parameter estimation in multilevel generalized linear models
SUNA GÖKDERE AKKOL
- Genelleştirilmiş lineer karma modellerde parametre tahmini ve sonuç çıkarım
Parameter estimation and inference in generalized linear mixed models
ŞİDA SEÇKİN KURT
- Genelleştirilmiş lineer modellerde yanlı tahmin yöntemleri ve uygulamaları
Biased estimators and their applications in generalized linear models
MERVE KANDEMİR ÇETİNKAYA
Doktora
Türkçe
2024
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR
- Poisson regresyon tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of poisson regression estimation methods
MÜSLÜME MEMİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
BiyoistatistikOndokuz Mayıs ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ÖNDER