Kantil regresyon ve doğrusal regresyon yöntemlerinin performansını etkileyen faktörlerin incelenmesi
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 536338
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜLHAN OREKİCİ TEMEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Doğrusal Regresyon Analizi, Kantil Regresyon, En Küçük Mutlak Sapma, Değişen Varyans, Normallik Varsayımı, Linear Regression Analysis, Quantile Regression, Least Absolute Deviation, Varying Variance, assumption of normality Key Words: Linear Regression Analysis, assumption of normality
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Sağlık bilimlerinde sıklıkla kullanılan regresyon analizi, bağımsız değişken(ler) ile bağımlı değişken arasında var olan ilişkiyi inceler. Genellikle en çok kullanılan regresyon yöntemi ise En Küçük Kareler Yöntemidir. EKK yönteminin kullanılabilmesi için veri setinde bazı varsayımlara ihtiyaç duyulur. Özellikle sağlık verilerinde sıklıkla karşılaşılabilen varsayımların bozulması durumlarında veri dönüştürme teknikleri kullanılmaktadır. Veri dönüştürme teknikleri kullanmadan yapılabilecek EKK yöntemine alternatif olarak geliştirilmiş Kantil Regresyon yöntemi, güçlü bir regresyon analiz yöntemidir. Kantil Regresyon Yöntemi, veri üzerinde herhangi bir varsayım şartı gerektirmemektedir ve EKK yöntemine göre hem parametrik hem de parametrik olmayan dağılımlar için güçlü bir tahmin sağlamaktadır. Yani EKK yönteminin veri setinde meydana gelen bazı sapmalara karşı hassas olmasına karşın, KR yöntemi hassas değildir. Bu çalışmada, farklı örnek büyüklüklerinde aykırı değer üretilerek EKK ve KR yönteminin performansları değerlendirilmiştir. Farklı örnek büyüklüklerinde simülasyon çalışması %5, %10 ve %20 aykırı gözlem üretilerek elde edilmiştir. Önce, aykırı gözlem olmadığı durumda analizler yapılarak sonuçlar değerlendirilmiştir. Daha sonra aykırı gözlem varlığında sonuçlar tekrar değerlendirilmiştir ve EKK ile KR yönteminin performansları incelenmiştir. Aykırı gözlem ataması yapıldıktan sonra 𝑅2 değerleri, EKK ve KR yönteminde aykırı gözlem olmadığı duruma göre artış göstermiştir. Aynı zamanda tüm örnek büyüklüklerinde %5 ve %10 aykırı değer durumunda en yüksek 𝑅2 değeri KR için τ=0,75'te elde edilmiştir. %20 aykırı değer durumunda ise en yüksek 𝑅2 değeri, KR için τ =0,25'te elde edilmiştir. MSE ve MAD değerlerinde önemli bir fark gözlenmemiştir.
Özet (Çeviri)
The various regression analyzes used in their sciences examine the relationship between the independent variable (s) and the dependent variable. The most commonly used regression method is the Least Squares Method. To prepare the OLS method, you need some assumptions that must be in the data set. Data transformation techniques are used especially in case of deterioration of the assumptions that are frequently encountered in health data. Quantile regression method, which is developed as an alternative to OLS method without using data conversion techniques, is a powerful regression analysis method. Quantile Regression Method is a strong estimation option for both parametric and non-parametric distributions according to the OLS method. In other words, the OLS method is sensitive to some deviations in the data set and the QR method is not sensitive. In this study, we evaluated the performance of the OLS and QR method by producing an outlier in different sample sizes. 5%, 10% and 20% were obtained by producing contrary observation. First, it was evaluated when the analysis was being performed in the unlikely case. Then, there were contradictory observations, the performance of the OLS method was analyzed. After being given a negative observation, 𝑅2 score was determined as τ = 0.75 for the highest value of 𝑅2 for QR and 5% and 10% for QR. The highest value of 𝑅2 for the 20% outlier is τ = 0.25 for QR. No significant difference was observed in MSE and MAD values.
Benzer Tezler
- Analysis of the performance of linear and quantile regression methods with R program
Doğrusal ve kantil regresyon yöntemlerine ait performansın R programı ile analizi
ROGASH YOUNIS MASIHA
Doktora
İngilizce
2022
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞAKİR İŞLEYEN
- Five essays on Sub-Saharan Africa economic development: External debt, poverty, natural resources, corruption, and trade
Sahra Altı Afrika ekonomik gelişmesi üzerine beş deneme: Dış borç, yoksulluk, doğal kaynaklar, yolsuzluk ve ticaret
AYAT ABDELRAHIM SULIMAN ESAA
- Development of an artificial neural network model for the estimation of chlorophyll-a in lakes
Göllerdeki klorofil-a'nın belirlenmesi için bir yapay sinirsel ağ modelin geliştirilmesi
CÜNEYT KARUL
Doktora
İngilizce
1999
Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK SOYUPAK
- Kantil regresyon analizinde Bootstrap tahmini
Bootstrap estimation in quantile regression analysis
SEÇKİN ÇAMURLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
EkonometriCumhuriyet ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NECATİ ALP ERİLLİ
- Boylamsal verilerde çok düzeyli doğrusal regresyon ve kantil regresyon yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of multilevel linear regression and multilevel quantile regression methods in longitudinal data
BEGÜM KAFKAS
Doktora
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA ÇOBANOĞLU AKTAN