Geri Dön

Lineer regresyon modelinde bayes tahmin ediciler

Bayes estimators in linear regression model

  1. Tez No: 480200
  2. Yazar: NİMET TÜRKER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 87

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

  1. Süt sığırcılığında bulanık regresyon modellerinin kullanımı

    Use of fuzzy regression models in dairy cattle

    DERVİŞ TOPUZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    BiyoistatistikSelçuk Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. İSMAİL KESKİN

  2. A bayesian modeling and estimation framework for pharmacogenomics driven warfarin dosing

    Farmakogenomik verileri kullanan bayes temelli warfarın dozaj modelleme ve tahmin altyapısı

    SERDAR MURAT ÖZTANER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TUĞBA TAŞKAYA TEMİZEL

    PROF. DR. ŞABAN REMZİ ERDEM

  3. Talep tahmini için model topluluklarının kullanılması

    Using ensembles of classifiers for demand forecasting

    İREM İŞLEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  4. Design and implementation of models on deep learning and machine learning algorithms using NASA MDP dataset for software fault prediction

    Yazılım hata tahmini için NASA MDP veri kümesini kullanarak derin öğrenme ve makine öğrenimi algoritmalarına ilişkin modellerin tasarımı ve gerçekleştirilmesi

    BARAAH MAHMOOD KHUDHAIR ALSANGARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKSEL BİRİCİK

  5. Predicting software vulnerabilities using topic modeling with issues

    Konu modelleme yöntemi ile yazılım güvenlik açıklarını tahmin etme

    FATMA GÜL BULUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TOSUN