Geri Dön

Performance of spline-based GAM in the presence of outliers and multicollinearity

Splayn-tabanlı GAM'ın çoklu bağlantı ve aykırı değer varlığında performansları

PDF İndir

  1. Tez No: 479961
  2. Yazar: HURUY DEBESSAY ASFHA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BETÜL KAN KILINÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Genelleştirilmiş toplamsal modeller, Düzleştirme, Cezalı regresyon splaynları, Aykırı değer, Çoklu bağlantı, Generalized additive models, Smoothing, Penalized regression spline, Outlier, Multicollinearity
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Doğrusal regresyon modellerinin genelleştirilmiş doğrusal modellerin bir uzantısı olması gibi genelleştirilmiş toplamsal modeller de toplamsal modellerin bir uzantısıdır. Bu tür modellerin veriye uyumu için kullanılan değişik yaklaşımlardan biri olan düzleştirme, model matrisinde çeşitli düzleştirme fonksiyonlarının kullanıldığı yaklaşımlardandır. Cezalı regresyon splaynları, genelleştirilmiş toplamsal modelleri oluşturmak cezalı regresyon tekniği ile kestirilen bir diğer yöntemdir. Bu tez çalışmasında, üç farklı regresyon splaynları, kübik, p-splayn ve ince tabakalı splaynlar veri üretmede kullanılır. Bu düzleştiricilerin, aykırı değer, çoklu bağlantı ve her iki durum söz konusu olduğunda performansları karşılaştırılır. Sonuçlar elde edildiğinde genelleştirilmiş toplamsal modellerin, parametrik olan regresyon tekniklerine göre aykırı değer ve çoklu bağlantıdan daha az etkilendiğini ortaya konmuştur.

Özet (Çeviri)

Generalized additive models (GAMs) are an extension of additive models as generalized linear models (GLMs) are to ordinary linear regression model. There are different approaches of approaching these kinds of models one of which is the smoothing bases approach, where variety alternatives of smoothing functions are used to define the bases of the model matrix. Penalized regression spline which is estimated by penalized regression techniques is one alternative method for representing GAM models. In this thesis, three penalized regression splines; cubic spline, p-spline, and thin-plate spline are proposed to fit GAM for a simulated data. The performance of these smoothers is evaluated and compared for tolerance of the effect of outliers, multicollinearity and both when they exist together. Results of the experiments showed that the GAMs fitted using these nonparametric regression techniques are less prone to multicollinearity and outliers compared to their parametric counterparts.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    694491

    Forecasting of global vertical total electron content based on trigonometric B-spline with long short term memory

    Trigonometrik B-spline tabanlı küresel dikey toplam elektron içeriğinin uzun kısa süreli bellek (LSTM) ile tahmini

    İREM YILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT DURMAZ

  2. Tez No

    201751

    Cascade modeling of nonlinear systems

    Doğrusal olmayan dizgelerin ardışık modellenmesi

    ERDEM TÜRKER ŞENALP

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERSİN TULUNAY

  3. Tez No

    100706

    Computer aided fairing of ship hull forms

    Tekne form yüzeylerinin bilgisayar destekli düzgünleştirilmesi

    EBRU NARLI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. KADİR SARIÖZ

  4. Tez No

    216532

    Yield curve estimination by spline based models

    Getiri eğrilerinin spline bazlı modellerle belirlenmesi

    İSA BAKİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    MatematikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Uygulamalı Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TANIL ERGENÇ

    YRD. DOÇ. DR. ESMA GAYGISIZ

  5. Tez No

    877598

    İmputasyon yöntemlerinin derin öğrenme modellerinin performansı üzerindeki etkisinin incelenmesi

    An examination of the impact of imputation methods on the performance of deep learning models

    KÜRŞAT ATMACA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikEskişehir Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL YENİLMEZ

Geri Dön