R programlama ile doğrusal olmayan regresyonda M tahmin edicileri ve etki fonksiyonları
M estimators and effect functions in nonlinear regressionwith R programing
- Tez No: 565512
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET PEKGÖR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 112
Özet
Günümüzde araştırmacıların istatistiksel analizleri yaparken en çok karşılaştıkları problemlerin başında lisanslı programların temin edilmesi yer almaktadır. Ücretsiz istatistiksel bir yazılım olan R programı, birçok disiplinin ortak kullanım ortamını oluşturmaktadır. Literatürde yer alan M tahmin edicilerinin karşılaştırılması, HKO dikkate alınarak yapılmıştır. Bu çalışmada, M tahmin edicilerinin aykırı gözlemlere karşı dirençli olan ağırlık fonksiyonlarının TOPSIS yöntemi ile karşılaştırılması yapılacaktır.
Özet (Çeviri)
At present, the most common problem among the statistical analysis of researchers is the provision of licensed programs. Therefore, the R program, which is a free statistical software, constitutes the common use environment of many disciplines. The comparison of M estimators in the literature has been made considering the MSE.In this study, the weight functions of M estimators which are resistant to contradictory observations will be compared with TOPSIS method.
Benzer Tezler
- Gestion de performance avec DEA en utilisant les extensions de controle des poids, d'efficacite croisee et d'analyse de fenetre
Ağırlık kısıtlamaları, çapraz etkinlik ve pencere analizi yöntemleri kullanılarak veri zarflama analizi ile performans yönetimi
FİRÜZAN İŞCAN
Yüksek Lisans
Fransızca
1999
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. E. ERTUĞRUL KARSAK
- Evaluation de la performance relative socio economique des pays en voie de developpement
Gelişmekte olan ülkelerin göreli sosyo-ekonomik performanslarının değerlendirilmesi
TAMER ÖZYİĞİT
Yüksek Lisans
Fransızca
2000
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. E. ERTUĞRUL KARSAK
- Batı Karadeniz Bölgesi aynı yaşlı saf doğu kayını (Fagus orientalis Lipsky.) meşcerelerinin çeşitli iklim senaryolarına göre meşcere özelliklerinin tahmini ve simülasyonu
Estimating and simulation of stand features according to various climate scenarios of even aged pure eastern beech (Fagus orientalis Lipsky.) stands in the west Black Sea Region
DAVUT ATAR
Doktora
Türkçe
2023
Ormancılık ve Orman MühendisliğiÇankırı Karatekin ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKER ERCANLI
- Geleneksel makine öğrenmesi ve karışık etkili makine öğrenmesi model performanslarının benzetim çalışması ile değerlendirilmesi
Assessment of the performance of classic standard machine learning models and mixed effect machine learning models via simulation study
EBRU TURGAL
Doktora
Türkçe
2022
BiyoistatistikAnkara ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEYZA DOĞANAY ERDOĞAN
- Deep feature transfer from deep learning models into machine learning algorithms to classify COVID-19 from chest X-ray images
Göğüs röntgeni görüntülerinden COVID-19 sınıflandırması yapmak amacıyla derin öğrenme modellerinden makine öğrenmesi algoritmalarına derin öznitelik aktarımı
OZAN GÜLDALİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL İNAN