Geri Dön

Ridge regresyon yöntemiyle TOFAŞ firmasının (1975-1994) yılları arası otomobil talep miktarı analizi

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 51353
  2. Yazar: GÜLSEN SERAP TÜRKAY
  3. Danışmanlar: PROF.DR. DOĞAN BAYAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1996
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

Bu çalışmamda çoklu regresyon analizinde karşılaşılan açıklayıcı değişkenler arasındaki çoklu doğrusal bağlantı sorunu incelenmiş vc.yanlı kestirim yöntemlerinden birisi olan Ridge Regresyon yöntemi ile çoklu doğrusal bağlantı sorunu çözülmeye çalışılmıştır. Bu yöntem, Türk Otomotiv sektöründe yaralan Tofaş Firmasının talep miktarı analizinde kullanılmıştır. Çalışmanın ilk bölümünde, çoklu regresyon modeli anlatılarak bu modelin varsayımları incelenmiştir. Çoklu regresyon modelinin varsayımlarından sapmalar ele alınıp, değişen varyans, otokorelasyon ve çoklu doğrusal bağlantı konuları tek tek açıklanmaya çalışılmıştır. Çoklu doğrusal bağlantı problemi detaylı olarak incelendikten sonra çoklu doğrusal bağlantının etkilerini en aza indirecek yöntemler araştırılmıştır. Bu amaç doğrultusunda Ridge Regresyon yöntemi ikinci bölümümüzde ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Son bölümde Tofaş Firması; 1975-1,994 dönemine aıl otomobil talep miktarı analizinde, Ridge Regresyon yöntemi uygulanıp, çoklu doğrusal bağlantı sorunu azaltılmaya çalışılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study the problem of multiple linear connection between explanatory variables encountered in the analysis of multiple regression has been studied, and i l has been tried to solve the problem of multiple linear connection by the method of the Ridge Regression -accepted as one of the biased estimation methods-. This Regression Method called as the Ridge Regression has been used in the analysis of quantity of demand in the firm of TOFAŞ taken part in Turkish Automobile Sector. In the first part of the study, by explaining the multiple regression model, the hypotheses of this model have been studied. When considered the deviation from the hypotheses of the model of multiple regression, the subjects of chancing variance, auto comelation and multiple linear connection has individually been tried to explain. After studied the problem of multiple linear connection in detail, the methods of decreasing the effects of multiple linear connection to a minimum have been studied. As a result of this purpose the Ridge Regression method has been explained in detail in the chapters. In the last chapter the Ridge Regression method was applied in the analysis of quantity of demand of automobile belonging to the term 1975-1994 about the firm oi TOFAŞ with the application of the Ridge Regression it has been tried to reduce the problem of multiple linear connection.

Benzer Tezler

  1. Ridge Regresyon yöntemiyle Türk tekstil ve konfeksiyon sanayii dış satımının analizi

    Başlık çevirisi yok

    NURAY GİRGİNER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    EkonomiAnadolu Üniversitesi

    NURAY GİRGİNER

  2. Çoklu bağıntılı doğrusal modellerde Ridge regresyon yöntemiyle parametre kestirimi

    Başlık çevirisi yok

    EMEL İMİR ŞIKLAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    İstatistikAnadolu Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

  3. Ridge regresyon üzerine bir çalışma

    A Study on ridge regression method

    ORHAN İPEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SONER GÖNEN

  4. Çoklu bağıntılı doğrusal modellerde ridge regresyon yöntemi

    Ridge regression analysis in linear regression models with multicollinearity

    EBRU YAVUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    BiyoistatistikTrakya Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. MEVLÜT TÜRE

  5. Çoklu doğrusal bağlantı ve yanlı tahmincileri

    Multicollinearity problem and bias estimates

    ESRA YAVUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    BiyoistatistikKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ŞAHİN

    PROF. DR. ERCAN EFE

    DOÇ. DR. FATİH ÜÇKARDEŞ