Geri Dön

Regresyon analizinde Z dönüşümü

Regressional analysis of the turning point of Z

  1. Tez No: 5323
  2. Yazar: MEHMET TUÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BEDRİ SÜER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1988
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 98

Özet

REGRESYON ANALİZİNDE Z DÖNÜŞÜMÜ (Yüksek Lisans Tezi) Mehmet TUÇ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Eylül 1988 ö Z Bu araştırmada Doğrusal ve doğrusal olmayan modellerden Ortogonal (dik) polinomlar ve polinomial modellerde Z- x~Jj a dönüşümü yapılmıştır. Başka bir değişle standardize edilmiş veriler üzerinde çalışılarak model parametreleri, hipotez testleri ve güven aralıkları oluşturulmuştur. Z dönüşümünün yapılmasından amaç, standart normal dağılımın bazı özelliklerinden yararlanarak, fazla işlem gerektirmeyen parametre tahmin yöntemleri geliştirmektedir. Bu durum model parametrelerini korelasyon katsayıları ile ifa de etme şeklinde olmuştur. Bu amaca özellikle ortoganol (dik) polinomlarda ulaşılmış, diğer modellerde bağımsız değişken sayısı 1 ve 2 iken dönüşümden beklenen sonuç el de edilmiş, fazla işlem yapmadan model oluşturulmuş ve tahminler yapılmıştır. Modelde 3 ve 3' den fazla bağımsız değişken varken yapılan dönüşüm de fazla işlem gerektiren bir yapıya kavuşturulamamıştır.

Özet (Çeviri)

11 REGRESSIONAL ANALYSIS OF THE TURNING POINT OF Z (M.Sc. Thesis) Mehmet TUÇ GAZÎ UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY September 1988 ABSTRACT In this research, linear and non-linear models, ortogonal (1) and polynomials of the kinde Z = 2LÜÜ an(j j_st turning point was used, working with a different standardized input variable, model parameters, hypothesis test and reliable intermediate re sults were reached. The purpose of finding the turning point of Z is to find out some useful and special standart normal distri bution, predict the parameter that will not require much calcula tion and develope it. Expressing these types of model parameters and their coorelated multiples. This goal has been reached es pecially in orthogonal perpendicular (1) poynominals. In the other models, when the independent variable is 1 and 2 the ex pected results were obtained, without doing much calculations the model is built, and the predictions were made. But when in the model the independent variable is 3 or more, in the turning point, the necessory long calculations were not met with.

Benzer Tezler

  1. Regresyon modellerinde en küçük kareler tahmin edicileri

    Least squares estimators in regression models

    GÜLEN TÜMER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİKRİ AKDENİZ

  2. Ensemble and deep learning on astronomical data with different modalities

    Astronomik veride farklı kiplerle topluluk öğrenmesi ve derin öğrenme

    FATMA KUZEY EDEŞ HUYAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMRE ONUR KAHYA

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  3. A quantile regression model andrelated statistical inference

    Bir kuantil regresyon modeli ve istatistiksel sonuççıkarımı

    MOHAMED EL MOUSTAPHA SIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İstatistikSelçuk Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. COŞKUN KUŞ

  4. 6 eksen kuvvet tork algılayıcısı tasarımı, kalibrasyonuve deneysel doğrulanması

    6 axis force torque sensor design, calibration andexperimental validation

    EYYÜP IŞIKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NURDAN BİLGİN

  5. Tanı testlerinin meta-analizi: Özet işlem karakteristiği eğrisi (SROC) ve bir uygulama

    Summary receiver operating characteristic curve (SROC) and an application

    MEHTAP AKÇİL TEMEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Tıbbi BiyolojiHacettepe Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ERGUN KARAAĞAOĞLU