Geri Dön

Parametre tahmininde kullanılan iterasyon yöntemlerinin karşılaştırılması

The comparison of the iteration methods used in parameter estimation

  1. Tez No: 515115
  2. Yazar: NALAN MUTLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN SAVAŞ SAZAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 36

Özet

Bu tezde genel doğrusal regresyon modellerindeki parametreleri tahmin edebilmek için kullanılan iterasyon yöntemlerinin simülasyon yoluyla karşılaştırılması amaç edinilmiştir. Kullanılan yöntemlerin en küçük kareler (LS; Least Squares) yöntemine göre göreceli etkinlik değerleri hesaplanmış ve tablolar halinde düzenlenerek yorumlanmıştır.Çalışmaya Huber M, Tukey M, S ve MM yöntemleri dahil edilmiştir. Tüm yöntemlerin programları Matlab programı kullanılarak oluşturulmuştur. Simülasyon sonuçlarında beklenildiği gibi MM tahmin edicileri genel anlamda en yüksek etkinliğe sahip tahmin ediciler olarak bulunmuştur. S tahmin edicileri de yine beklenildiği gibi diğer iteratif yöntemlere göre daha düşük etkinliğe sahip çıkmıştır. LS yöntemi de doğal olarak normal dağılımda etkinken diğer modellerde düşük etkinliğe sahiptir.Çalışmada çıkan en önemli sonuçlardan biri de hata teriminin varyansını tahminlemede ortaya çıkmıştır.LS tahmin edicisi yansızken diğer yöntemlerin yan ürettiği görülmektedir. MM varyans tahmin edicisi diğerlerinden farklı olarak yan üretmekle beraber daha küçük miktarlarda yan değerlerine sahiptir ve asimptotik olarak yan azalması konusunda daha iyi cevap vermektedir. Çalışmanın sonunda tüm tahmin edicilerin değerlerinin verildiği iki gerçek hayat uygulaması verilmiştir. Her iki uygulamada da bir çok kriter ve grafikten istifade edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis the comparison of the iteration methods for the estimation of the parameters of the general linear regression models via simulation is aimed. The relative efficiencies of the used methods with respect to the least squares (LS) method are calculated and interpreted while being formatted as tables. The Huber M, the Tukey M, the S and the MM were included in the study. The programs of all of the methods were written by using Matlab. As expected, in general, the MM estimators are found to be the most efficient estimators depending on the simulation results. Again as expected, the S estimators are found to be less efficient than the other iterative methods. The LS estimators are while naturally being more efficient under normality than the other methods, they are less efficient under the other models. In this study, one of the most important results appeared in the estimation of the variance of the error term. While the LS estimator of the variance of the error term is unbiased, the other estimators produce bias. The MM estimator of the variance is, as a different feature from the others while being biased, less biased and asymptotically it responses better in reducing the bias. At the end of the study, two real life data examples were given with the estimated values of each method. For both examples, various criteria and graphs were utilized.

Benzer Tezler

  1. Novel fractional order calculus-based audio processing methods and their applications on neural networks for classification and synthesis problems

    Kesirli mertebeden kalkülüs temelli yeni ses işleme yöntemleri ve bunların sinir ağları üzerinde sınıflandırma ve sentez problemlerine uygulanması

    BİLGİ GÖRKEM YAZGAÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI

  2. Zaman serileri tahmininde melez bir yaklaşım

    A hybrid approach to time series forecasting

    NURBANU IŞIK DELİBALTA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURHANETTİN CAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖNÜL ULUDAĞ

  3. National inventory of N2O emissions from agriculture and waste sectors: Emission estimation and uncertainty analysis

    Tarım ve atik sektörleri için ulusal N2O emisyon envanteri: Emisyon hesaplamasi ve belirsizlik analizi

    MELTEM TAŞKIN ÇETİNKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL

  4. Tio2 katkılı polistiren nanofiber çapı tahmininde yapay sinir ağları modelleme tekniklerinin kullanılması

    Application of artificial neural networks modeling techniques in tio2 doped polystyrene nanofibers diameter prediction

    FEVZİYE EĞİLMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyomühendislikZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAHİME SEDA TIĞLI AYDIN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CEREN KAYA

  5. Bir taktik insansız hava aracının temsili model temelli optimizasyonu

    Surrogate based optimization of a tactical unmanned air vehicle

    FATİH ZEREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYTAÇ ARIKOĞLU