Geri Dön

Kantil regresyonda yanlı tahmin edicilerin performanslarının incelenmesi

Investigating the performances of biased estimators in quantile regression

  1. Tez No: 567640
  2. Yazar: NURULLAH YAMAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT ERİŞOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Çoklu Doğrusal Bağlantı, En Küçük Kareler, Kantil Regresyon, Lineer Regresyon, Ridge Tahmincisi, Least Squares, Linear Regression, Multiple Linear Correlation, Quantile Regression, Ridge Estimator
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Bu çalışmada aykırı gözlemlerin varlığında en küçük kareler regresyonuna alternatif olarak kullanılan kantil regresyonunda çoklu bağlantı probleminin çözümü ele alınmıştır. Kantil regresyonunda çoklu bağlantı probleminin çözümünde ridge regresyon yaklaşımı kullanılmıştır. Ridge tahminine dayalı kantil regresyonunda bazı yanlılık parametre tahminlerinin performansı hata kareler ortalamasına göre karşılaştırılmıştır. Simülasyon çalışması sonuçlarına göre Hocking, Speed ve Lynn (1976) ile Kibria (2003) tarafından önerilen yanlılık parametre tahmin edicileri daha başarılı bir performans göstermişlerdir.

Özet (Çeviri)

In this study, the solution of the multicollinearity problem was investigated in the quantile regression which is used as an alternative to the least squares regression in case the outliers. The ridge regression approach was used to solve the multicollinearity problem in quantile regression. In the quantile regression based on ridge estimation, the performance of some bias parameter estimates was compared according to the mean error squares. According to the results of the simulation study, the bias parameter estimators proposed by Hocking, Speed and Lynn (1976) and Kibria (2003) showed a more successful performance.

Benzer Tezler

  1. Novel approaches to regression models for functional data

    Fonksiyonel veri için regresyon modellerine yeni yaklaşımlar

    MÜGE MUTİŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLHAYAT GÖLBAŞI ŞİMŞEK

    DOÇ. DR. UFUK BEYAZTAŞ

  2. Short-term forecast methodologies and case studies in traffic flow

    Trafik akışında kısa dönem tahmin metodolojileri ve vaka çalışmaları

    ELİF YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜMİT IŞLAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ARSLAN

  3. Bell tipi regresyon modelleri ve artıkların incelenmesi

    Bell type regression models and analysis of residuals

    DUYGU KILIÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜLYA BAYRAK

  4. Kantil regresyon ve doğrusal regresyon yöntemlerinin performansını etkileyen faktörlerin incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    DİDEM ALAKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BiyoistatistikMersin Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLHAN OREKİCİ TEMEL

  5. Ekonomi politikasının belirsizliğinin dış ticaret üzerine etkisi: Türkiye örneği

    The effect of uncertainty of economic policy on foreign trade: The case of Türkiye

    ZAİM REHA YAŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EkonomiİSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİ

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEVAT GERNİ