Regresyon analizinde Z dönüşümü
Regressional analysis of the turning point of Z
- Tez No: 5323
- Danışmanlar: PROF. DR. BEDRİ SÜER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1988
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Regresyon modellerinde en küçük kareler tahmin edicileri
Least squares estimators in regression models
GÜLEN TÜMER
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRİ AKDENİZ
- 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
2023
Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMRE ONUR KAHYA
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- A quantile regression model andrelated statistical inference
Bir kuantil regresyon modeli ve istatistiksel sonuççıkarımı
MOHAMED EL MOUSTAPHA SIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İstatistikSelçuk Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. COŞKUN KUŞ
- 6 eksen kuvvet tork algılayıcısı tasarımı, kalibrasyonuve deneysel doğrulanması
6 axis force torque sensor design, calibration andexperimental validation
EYYÜP IŞIKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURDAN BİLGİN
- 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
2000
Tıbbi BiyolojiHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ERGUN KARAAĞAOĞLU