Geri Dön

Mallow'un Cp kriterine dayalı değişken seçiminin genetik algoritma ile belirlenmesi

Determination of variable selection based on Mallow's Cp via genetic algoritm

  1. Tez No: 571927
  2. Yazar: EKİN YENER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VEDİDE REZAN USLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Teorisi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Çoklu regresyon analizinin uygulama aşamasında araştırmacının aday bağımsız değişkenler için geniş bir havuzu vardır ve bunlardan yalnızca birkaçı gerçekten önemlidir. Model için uygun bağımsız değişken alt kümesinin bulunması değişken seçim problemi olarak adlandırılmaktadır. Çoklu regresyonda amaç, bağımlı değişkendeki toplam değişimi en iyi açıklayan açıklayıcı değişkenleri seçmektir. Değişken seçimi amacıyla kullanılan bir çok yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemlerden bazıları model doğruluk ölçütü olan Cp istatistiğini kullanmaktadır ki çoklu regresyonda farklı parametre sayılarına sahip aday modelleri karşılaştırırken en uygun modelin seçimi için geliştirilmiştir. Arama uzayının çok geniş olduğu durumlarda en iyi sonuca ulaşmak için geliştirilen algoritmalardan biri olan genetik algoritmadır. Bu çalışmada bağımlı değişkeni açıklamak için çok fazla sayıda aday açıklayıcı değişkeninin olması durumunda değişken seçimini Genetik Algoritma ile gerçekleştiren ve Cp kriterini amaç fonksiyonu olarak tanımlayan yeni bir yöntem tanıtılmaktadır. Bu yaklaşımın değişken seçiminde başarılı olduğu gerçek bir veri üzerinde karşılaştırmalı olarak gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

During the implementation of multiple regression analysis, the researcher has a large pool of candidate independent variables, of which only a few are really important. The selecting the best subset of independents variables for explaining the dependent variable is called the variable selection problem. In multiple regression, the aim is to select the best explanatory variables describing the total change in the dependent variable and to keep the size of the model as small as possible during this selection. Different methods for variable selection have been developed in the literature. Some of these methods use Cp statistics, which is a model accuracy criterion, and are developed for the selection of the most suitable model when comparing candidate models with different parameter numbers in multiple regression. The genetic algorithm is one of the algorithms developed to reach the best result when the search space is very wide. The genetic algorithm is one of the algorithms developed to reach the best result when the search space is very wide. In this study, when the number of candidate explanatory variables is large a new method in which variable selection is made by Genetic Algorithm and Cp criteria is defined as objective function, have introduced. This approach has been applied to the real data set and the comparative results have present that it has been successful in selecting most suitable model.

Benzer Tezler

  1. Parçalı regresyonlar ve tarımsal alanlarda kullanımı

    Piecewise regressions and its using in agriculture fields

    MUSTAFA ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    ZiraatKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Zootekni Bölümü

    PROF. DR. ERCAN EFE

  2. Regresyon analizinde eksik veri incelemesi

    The incomplete data analysis in the regression analysis

    TUNCER İNALKAÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SONER GÖNEN

  3. Malva ssp.'de Puccinia malvacearum'un neden olduğu biyotik stresin etkilerinin bazı biyokimyasal ve fizyolojik parametreler ile aydınlatılması

    Enlightening effects of biotic stress caused by Puccinia malvacearum in Malva spp. by biochemical and physiological parameters

    MEHMET TEMEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Biyolojiİnönü Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMEL YİĞİT

  4. Maslow'un ihtiyaçlar hiyerarşisi kuramına göre kendini gerçekleştirme ve bilgelik ilişkisi: Yaşlılar üzerinde bir araştırma

    The relationship between wisdom and self-actualization by maslow's hierarchy's of needs theory: A research on older people.

    BİLGE ABUKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    GeriatriAnkara Üniversitesi

    Sosyal Hizmet Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. FİLİZ YILDIRIM

  5. Maslow'un İhtiyaçlar Hiyerarşisi bağlamında lise öğrencilerinin çevresel güvenlik algılarının gelecek beklentileri üzerine etkisi

    In the context of Maslow's Hierarchy of Needs the impact of high school students' perceptions of environmental safety on their future expectations

    ELİF SUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    SosyolojiBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

    Sosyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAHYA MUSTAFA KESKİN