Ridge regresyonda sağlam parametre bulma
Robust parameter find in ridge regression
- Tez No: 507555
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ATİLA GÖKTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Doğrusal regresyon analizinde en çok karşılaşılan problemlerden biri çoklu doğrusal bağlantı sorunudur. Bu sorunun çözümlenmesinde çok sayıda yöntem mevcuttur. En sık kullanılan yöntemlerden bazıları temel bileşen regresyonu, kısmi en küçük kareler yöntemi ve ridge regresyon yöntemidir. Ridge regresyon yöntemi kullanılarak literatürde yapılmış çok sayıda çalışma mevcuttur. Bu çalışmaların hepsinde ridge parametresinin belirlenmesinde sorunlardan söz edilmektedir. Önerilen çok sayıda ridge parametresi olmasına karşın bu parametrelerin hiçbiri her türlü veride en küçük ortalama hata kareyi verememektedir. Çalışmamızın amacı, doğrusal regresyon analizinde çoklu doğrusal bağlantı olması durumunda çoklu doğrusal bağlantının derecesini, örneklem büyüklüğü ile değişken sayısını dikkate alarak sağlam bir ridge parametresi önermektir. Bu ridge parametresi literatürdeki ridge parametrelerinin aksine, örneklem büyüklüğü, çoklu bağlantı derecesi ve bağımsız değişken sayısı ne olursa olsun en küçük hata kareler ortalamasını verecektir. Ridge regresyonda sağlam parametre geliştirmede literatürde yaygın kullanılan ridge parametrelerinden faydalanılmıştır. Öncelikle çoklu bağlantılı serilerde en iyi ridge parametresinin belirlenmesinde tarama yöntemi kullanılmış, tarama sonunda bulunan en iyi ridge parametresinin literatürdeki ridge parametreleri ile fonksiyonel ilişkisi araştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
One of the most common problems is the problem of the analysis of linear regression multiple linear connection. In solving this problem several methods are availaible. Some of the most commonly used principal component regression method is partial least squares and ridge regression method. Made literature using ridge regression method has a number of studies. In determining the ridge parameter in all of these studies it is mentioned problem. Although many of the proposed ridge parameter, none of these parameters can not provide any data on the mean square error. The aim of our study, linear regression analysis in the case multiple linear connection multicolinearity degree, taking into accaount the number of variables and the sample size is to propose a robust ridge parameters. This is contrary to the ridge parameter, ridge parameter in the literature, sample size, the degree of multiple connections and whatever number of arguments will give the minimum mean square error. The robust development of ridge regression parameters have been used in the literature of the commonly used parameters ridge. First screening method used in determining the best ridge parameter in multiple linked series, functional relationships with the best ridge parameters of the ridge at the end of the scan parameters were studied in the literature.
Benzer Tezler
- Ridge regresyonda ridge parametresi için önerilen tarama yöntemine dayalı yeni bir tahmin edici
A new estimator based on the search method proposed for the ridge parameter in ridge regression
SELMAN MERMİ
Doktora
Türkçe
2024
İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGE AKKUŞ
- Doğrusal regresyonda Ridge,liu ve LASSO tahmin edicileri üzerine bir çalışma
A study on Ridge, Liu and LASSO estimator in linear regression
AYŞE KÜÇÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERAL ÇETİN
- Lojistik elastik net yönteminin alternatif yöntemlerle karşılaştırılması
Comparison of the logistic elastic net method with alternative methods
SEVİM SİMGE UYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARZU ALTIN YAVUZ
- Kent içi ulaştırma planlamasında hastane yolculuklarının yanlı ve sağlam regresyon teknikleriyle tahmin modellerinin geliştirilmesi
Development of estimation models of hospital travels with biased and robust regression techniques in urban transportation planning
ÇAĞDAŞ KARA
Doktora
Türkçe
2019
UlaşımEskişehir Osmangazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞAFAK BİLGİÇ
- Variable selection and classification for longitudinal binary data through three-step sparse boosting
Üç aşamalı seyrek yükseltme metodu ile ikili sonucu olan uzunlamasına verilerin değişken seçimi ve sınıflandırılması
DENİZ ESİN EMER
Doktora
İngilizce
2022
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM İLK DAĞ