Lineer regresyon modelinde bayes tahmin ediciler
Bayes estimators in linear regression model
- Tez No: 480200
- Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çoklu iç ilişki problemini gidermek için en küçük kareler (EKK) tahmin ediciye alternatif olarak birçok yanlı tahmin edici önerilmiştir. Bunlardan biri Bayes tahmin edicidir. Bu çalışmada Bayesyen analizi gerçekleştirmede temel yapıların neler olduğuna ve nasıl elde edildiğine yer verilmiştir. Ayrıca, lineer regresyon modelinde Bayesyen tahmin yöntemleri incelenmiştir. Çalışmanın ilerleyen kısımlarında Bayesyen yaklaşım gecikmesi dağıtılmış modellere taşınarak, bu modellerde Liu ve ridge tipi tahmin ediciler ele alınmıştır. Ridge-tipi Bayesyen tahmin ediciler sınıfına ait olan Shiller ve Lindley tahmin ediciler, Gruber (2012) tarafından tanımlanan Liu-tipi Bayesyen tahmin ediciyle birlikte kullanılarak iki tane yeni Liu-tipi Bayesyen tahmin edici elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
To remedy the problem of multicollinearity some biased estimators are proposed is an alternative to the ordinary least squares (OLS) estimator. One of these estimators is Bayes estimator. In this study, the main structures and methods to carry out the Bayesian analysis are indicated. Also, Bayesian estimation methods in linear regression model are investigated. Subsequently, Liu and ridge type estimators are examined by carrying the Bayesian approach to the distributed lag models. Two new Liu-type Bayesian estimators are obtained by using Shiller and Lindley estimator, which are belong to Ridge-type Bayesian estimators, with Liu-type Bayesian introduced by Gruber (2012).
Benzer Tezler
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Süt sığırcılığında bulanık regresyon modellerinin kullanımı
Use of fuzzy regression models in dairy cattle
DERVİŞ TOPUZ
- Türk sinemasında aktör-film işbirliği ağının analizi ve makine öğrenmesi ile hasılat tahmini
Analyzing the Turkish actor-film collaboration network with complex network analysis methods
ELANUR GÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SAİT DEMİR
- Yetişkinlerde primer hiperparatiroidizm tahmini: Makine öğrenimi modellerinin rolü
Prediction of primary hyperparathyroidism in adults: The role of machine learning models
İREM NESİL ÖZGÜN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERSEN KARAKILIÇ
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SIDDIKOĞLU
- Talep tahmini için model topluluklarının kullanılması
Using ensembles of classifiers for demand forecasting
İREM İŞLEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ