Ölçüm hatalarının doğrusal modellerdeki çoklu bağlantı sorununa etkisi
The effect of measurement errors on multicollinearity problem in linear models
- Tez No: 529867
- Danışmanlar: PROF. DR. SERDAR KILIÇKAPLAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 146
Özet
Çoklu bağlantı sorunu, doğrusal regresyon modelinde açıklayıcı değişkenler arasında yüksek doğrusal ilişki olması durumudur. Çoklu bağlantı olması durumunda regresyon modelinin parametre tahminleri etkinlik özelliğini yitirmektedir. Çoklu bağlantıyı belirlemek için literatürde en sık kullanılan yöntemlerden biri varyans şişirme çarpanıdır (VIF). Diğer yandan model tahmini yaparken açıklayıcı değişkenlerde ölçüm hatalarının olması tüm analiz sonuçlarını etkilemektedir. Özellikle açıklayıcı değişkenlerde ölçüm hatası olması, parametre tahminlerinin sapmasızlık özelliğinin bozulmasına neden olmaktadır. Günümüze kadar yapılmış olan çalışmalar incelendiğinde açıklayıcı değişkenlerde ölçüm hatası olması durumunda, çoklu bağlantı sorununun nasıl etkilendiğini ele alan bir çalışmaya rastlanmamıştır. Dolayısıyla bu tezin temel amacı, açıklayıcı değişkenlerdeki ölçüm hatalarının değişkenler arası ilişki yapısı ve çoklu bağlantı sorunu üzerindeki etkisinin kuramsal olarak gösterilmesidir. Bunun için iki açıklayıcı değişkenli regresyon modeli ele alınmış ve elde edilen kuramsal çıkarımlar simülasyon çalışmaları ile desteklenmiştir. Bu çerçevede, ölçüm hatasının çoklu bağlantıyı tespit etmede bir engel oluşturduğu gözlenmiştir. Tezde, aynı zamanda, ölçüm hatalı modellerin parametre tahminleri için kullanılan Regresyon Kalibrasyon (RK) ve Simülasyon Ekstrapolasyon (SIMEX) yöntemleri VIF çarpanı için uyarlanmış ve bu yöntemlerle ölçüm hatasından arındırılarak tahmin yapılmaya çalışılmıştır. Bu aşamada simülasyon çalışması yapılmış ve her iki yöntem için de tatmin edici bir sonuç alınamadığı gözlenmiştir. Bu aşamada, ölçüm hatası varyansının tahmini ayrıca RK ve SIMEX yöntemlerinin geliştirilmesi için önerilerde bulunulmuştur.
Özet (Çeviri)
The multicollinearity problem is one or more linear relationships between the explanatory variables in the linear regression model. In the case of multicollinearity, the estimates of the regression parameters lose their efficiency. One of the most frequently used methods to detect multicollinearity is the variance inflation factor (VIF).On the contrary, when estimating the model, the presence of measurement errors in the explanatory variables affects all analysis results and leads to the biased parameter estimates. There has been no previous study of how measurement errors in the explanatory variables affect the multicollinearity problem in the literature so far. Therefore, it is aimed to theoretically demonstrate multicollinearity problem on the measurement error models in this study. In addition, the simulation study also supports the theoretical proofs. The findings are the measurement error an obstacle in detecting the multicollinearity. In the thesis, the Regression Calibration (RK) and Simulation Extrapolation (SIMEX) methods, which are used for parameter estimation of the linear models with error-prone variables, are adapted for the VIF factor and these methods have been used to estimate the error-free VIFs. Simulation study was performed at this stage and it was concluded that no satisfactory result was obtained for both methods. At this stage, suggestions have been made for estimation of variance of measurement error and development of RK and SIMEX methods.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Numerical and experimental investigation on the crushing behaviour of auxetic lattice cells produced with additive manufacturing techniques
Eklemeli imalat teknikleri ile üretilmiş ökzetik kafes yapıların ezilme davranışlarının nümerik ve deneysel olarak incelenmesi
KADİR GÜNAYDIN
Doktora
İngilizce
2020
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN
DR. ÖĞR. ÜYESİ ANTONIO MATTIA GRANDE
- NARMA-L2 controller design for nonlinear systems using online lssvr
Doğrusal olmayan sistemler için çevrimiçi en küçük kareler destek vektör regresyonu ile NARMA-L2 kontrolör tasarımı
GÖKÇEN DEVLET ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Quantitative analysis of aircraft aerodynamic derivatives using the least squares method in a six degrees of freedom flight simulation environment
Uçak aerodinamik türevlerinin altı serbestlik dereceli uçuş benzetim ortamında en küçük kareler yöntemi ile kantitatif analizi
FURKAN ALTINIŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİ ACAR
- A New method on identification of symmetrical non-linearites in structures
Yapılardaki simetrik doğrusal olmayan özelliklerin yeni bir yöntemle tanımlanması
MEHMET BÜLENT ÖZER
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. NEVZAT ÖZGÜVEN