Comparison of iterative algorithms for parameter estimation in nonlinear regression
Doğrusal olmayan regresyonun parametre tahmininde kullanılan tekrarlı algoritmaların karşılaştırılması
- Tez No: 521153
- Danışmanlar: PROF. DR. AYŞEN AKKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Doğrusal olmayan regresyon modelleri, gerçek hayat problemlerinde doğrusal modellere oranla daha yaygındır. İklim bilimi, biyoloji, deprem mühendisliği ve ekonomi örnekler arasındadır. Ancak doğrusal olmayan regresyon modellerini kurmak ve yorumlamak daha zordur. En küçük kareler ve en çok olabilirlik yöntemleri gibi klasik parametre tahmin yöntemleri, doğrusal olmayan regresyon için de kullanılmaktadır. Ancak doğrusal modellerde olduğu gibi kesin sonuçlara ulaşılamamaktadır. Bu noktada bu sorunu numerik olarak çözmek için tekrarlı algoritmalar kullanılır. Bu yöntemleri derleyen, sınıflandıran ve karşılaştıran geniş çaplı bir çalışma olmadığı için, amacımız bu boşluğu doldurmaktır. Bu çalışmada, doğrusal olmayan regresyon modellerinin tahmininde kullanılan yöntemleri derleyip, onları yanlılık, yürütme zamanı, tekrar sayısı gibi kriterlere göre karşılaştırmayı amaçlamaktayız. Karşılaştırma küçük ve büyük örneklem büyüklüğü, iyi ve kötü parametre başlangıç değerleri, normal ve normal olmayan hata terimleri, basit ve karmaşık modeller (parametre sayısına göre) ve sağlamlık gibi farklı senaryolar üzerinden uygulanacaktır. Karşılaştırmalı çalışmada hem gerçek hem de benzetim yolu ile elde edilmiş veri kullanılacaktır.
Özet (Çeviri)
Nonlinear regression models are more common as compared to linear ones for real life cases e.g. climatology, biology, earthquake engineering, economics etc. However, nonlinear regression models are much more complex to fit and to interpret. Classical parameter estimation methods such as least squares and maximum likelihood can also be adopted to fit the model in nonlinear regression as well, but explicit solutions can not be achieved unlike linear models. At this point, iterative algorithms are utilized to solve the problem numerically. Since there is no extensive study which compiles, classifies and compares the existing methods for nonlinear parameter estimation, the objective of this study is to fill this gap. In our study, we aim to compile the methods which are used for nonlinear parameter estimation purpose and compare them with respect to several criteria such as bias, execution time, number of iterations etc. The comparison will be conducted considering different scenarios which are small vs. large sample sizes, good vs. poor initial values, normal vs. non-normal error terms, simple vs complex models (with respect to number of parameters), and robustness. Both real and simulated data are used in the comparative study.
Benzer Tezler
- Doğal çatklaklı rezervarlara ait kuyu testi verilerinin doğrusal olmayan regrasyon yöntemleri ile analizi
Başlık çevirisi yok
KUBİLAY MENEKŞE
- Capturing aerodynamic characteristics of attas aircraft with evolving intelligent system
Evrilen akıllı sistem ile attas uçağının aerodinamik özelliklerinin yakalanması
AYDOĞAN SOYLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Gan güç transistörlerinin anahtar kayıplarının nöral ağ tabanlı modellenmesi
Neural network based modeling of switching losses in gan power transistors
ALİİMZA DAŞDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Cam ve plastik seraların sonbahar domates üretimi yönünden karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
ERGUN DURAN