Geri Dön

Beta regresyon analizinde sezgisel optimizasyon algoritmaları kullanarak model seçimi

Model selection in beta regression analysis using heurisic optimization algorithms

PDF İndir

  1. Tez No: 484303
  2. Yazar: EMRE DÜNDER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Genelleştirilmiş lineer modeller (GLM) istatistiksel veri analizinde regresyon analizi için en sık kullanılan model türüdür. GLM bağımlı değişkenin dağılımına bağlı olarak regresyon modeli oluşturmak için uygulanır. Bağımlı değişkenin uygun olduğu dağılım verinin değer aralığına ve yapısına bağlı olarak değişkenlik gösterir. Bağımlı değişken (0,1) aralığında değerler aldığında GLM'nin bir alt kolu olan beta regresyon analizi kullanılır. GLM için en uygun modelin seçimi çıkarsama ve tahmin açısından çok önemli bir konudur. GLM'de seçilen modelin performansı bilgi kriterlerine ve seçim algoritmasına bağlıdır. Bu tez çalışmasında beta regresyon analizi için model seçimi üzerinde duruldu. Model seçimi için sezgisel optimizasyon yöntemlerinden diferansiyel gelişim algoritması kullanıldı. Beta regresyon analizi kapsamında, klasik bilgi kriterleri dışında ceza teriminde modelin kovaryans matrisini bulunduran alternatif bilgi kriterlerinin performansları değerlendirildi. Uygulama aşamasında üç farklı benzetim tasarımı ve üç farklı gerçek veri setleri kullanılarak model seçimi gerçekleştirildi. Elde edilen analiz sonuçlarına göre, beta regresyon modeli için alternatif bilgi kriterlerinin; bağımlı değişkenin dağılımı normale yaklaştıkça ve bağımsız değişkenler arasındaki çoklu bağlantı düzeyi arttıkça daha doğru sonuçlar sağladığı sonucuna varılmaktadır.

Özet (Çeviri)

The generalized linear model (GLM) is the most commonly used model for regression analysis in statistical data analysis. The GLM is applied to form a regression model based on the distribution of the dependent variable. The distribution of the dependent variable is variable depending on the value range and structure. The beta regression analysis, a sub-line of the GLM, is used when the dependent variable takes on values in the range (0,1). Choosing the most appropriate model for GLM is a very important issue in terms of inference and prediction. The performance of the selected model in the GLM depends on the information criteria and the selection algorithm. This thesis focuses on the model selection for beta regression analysis. For the model selection, differential development algorithm was used as heuristic optimization method. Except of the classical information criteria, the performance of alternative information criteria, which includes the covariance matrix of the model in penalization term was evaluated in the context of beta regression analysis. In the implementation phase, the model selection was performed with three different simulation designs and three different real data sets. According to the obtained analysis results, it is concluded that alternative information criteria provide more accurate results as the distribution of the dependent variable is approximates to normal and as the multicollinearity level increases for beta regression model.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    172757

    CAPM and beta - evidence from Turkey is beta alive in İstanbul stock exchange?

    FVFM beta-Türkiye'den kanıtlar beta İMKB'de yaşıyor mu?

    HAKKI ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    İşletmeBahçeşehir Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ÜMİT EROL

  2. Tez No

    627778

    Türk bankacılık sektöründe sistematik risk hesaplamaları

    Systematic risk calculations in Turkish banking sector

    ÖZGÜR BAĞCIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    BankacılıkTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRAH İSMAİL ÇEVİK

  3. Tez No

    437568

    Proliferatif, non proliferatif ve preproliferatif retinopatili diabetik hastalarda n- terminal PRO-C tipi natriüretik peptid(nt PRO CNP)'in düzeylerinin belirlenmesi ve hastalık şiddeti ile olan ilişkisi

    Başlık çevirisi yok

    CEBRAİL KARACA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Endokrinoloji ve Metabolizma Hastalıklarıİstanbul Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUFAN TÜKEK

  4. Tez No

    860736

    Serum salusin alfa ve beta seviyeleri ile asendan aort anevrizması arasındaki ilişki

    The relationship between serum salusin alpha and beta levels and ascending aortic aneurysm

    BÜŞRA ÇÖREKCİOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    KardiyolojiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Kardiyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ERTÜRK

    DOÇ. DR. ÖMER TAŞBULAK

  5. Tez No

    681335

    Karbapenem dirençli enterobacterales (CRE) ile karbapenem duyarlı enterobacterales kan dolaşım enfeksiyonlarının hastalık şiddeti ve prognoz açısından karşılaştırılması

    Comparison of carbapenem resistant enterobacterales (CRE) and carbapenem sensitive enterobacterales blood circulatory infections in terms of disease severity and prognosis

    MERAL ÇEKER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Klinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon HastalıklarıZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜVEN ÇELEBİ

Geri Dön