Bayes Açıortay Regresyon Tekniği ve bir uygulama
Bayesian Bisector Regression Method and an application
- Tez No: 578650
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SİNAN SARAÇLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Bu çalışmanın amacı Bayes Tip II regresyon tekniğinin performansını incelemektir. Bu amaçla gerçek bir veri seti üzerinde Bayes yaklaşımı yardımı ile basit doğrusal regresyon ve açıortay regresyon denklemleri hesaplanmıştır. Daha önceki çalışmalarda Tip II regresyon teknikleri arasında en iyi performansı sergileyen tekniğin açıortay tekniği olarak belirtilmesinden dolayı mevcut veri seti için sırasıyla X ve Y değişkenleri bağımlı değişken olarak ele alınarak regresyon denklemleri elde edilmiş, daha sonra elde edilen bu iki regresyon denkleminin açıortayı alınarak Bayes açıortay denklemi hesaplanmıştır. Önsel ve ek bilgiye dayalı sonsal dağılımları elde etmek amacıyla farklı örneklem hacimlerinden yararlanılmış ve Bayes regresyon denklemlerinin performansları HKO ve GE kriterlerine göre karşılaştırılmıştır. Araştırma bulgularına göre n=100, n=75 ve n=50 birimlik örneklemlerde Bayes açıortay tekniğinin performansının en düşük HKO değerine sahip olduğu, dolayısıyla mevcut veri setine ait bu örneklem hacimleri için en iyi performansı sergilediği belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
The purpose of this study is to examine the performance of Bayesian Type II regression Analysis. With this purpose, simple linear regression and bisector regression equations are calculated by the help of Bayesian approach on a real data set. Because in the earlier studies its mentioned that the best technique among Type II regression techniques is the Bisector regression technique, regression equations are obtained by considering the X and Y variables as the dependent variable respectively and then the Bayesian Bisector equation is calculated by bisecting these two regression lines. Different sample sizes are considered to obtain the posterior distribution based on prior and likelihood information and then the performances of Bayesian regression equations are compared according to MSE and RE criteria. The results of the study indicates that performance of Bayesian bisector technique has the minimum MSE for the sample sizes n=100, n=75 and n=50 which means that the performance of Bayesian bisector technique is the best for these sample sizes for the related data set.
Benzer Tezler
- Zaman uzayında RWG fonksiyonları ile uyarılmış manyetik alanın analitik ifadesi
Analytical evaluation of transient magnetic fields due to RWG current bases
HÜSEYİN ARDA ÜLKÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN ÇINAR
- Bayes optimizasyon yöntemi kullanılarak evrişimsel sinir ağlarında hiper parametre optimizasyonu
Hyper parameter optimization in convolutional neural networks using Bayesian optimization method
ZEYNEP NADİROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiYapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUZAFFER ATEŞ
- Software design, implementation, application, and refinement of a bayesian approach for the assessment of content and user qualities
Bayes yaklaşımı kullanılarak içerik ve kullanıcı niteliklerinin değerlendirilmesi için yazılım tasarımı, kodlaması, uygulaması ve geliştirilmesi
MELİHCAN TÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. HALİL ALTAY GÜVENİR
- Bayes ağları kullanarak medikal transtorasik ekokardiyografi verilerinin işlenmesi ve teşhis yazılımı geliştirilmesi
Processing of medical transthoracic echocardiography data using Bayesian networks and diagnostic software development
BEDİA SÜNDÜZ KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KADİR KAVAKLIOĞLU
- Seri başı güreşçilerin dünya şampiyonu olma olasılığı: 2018 dünya şampiyonasının bir analizi
The probability of being world champion of seeded wrestlers: An analysis of the 2018 wrestling world championship
YUNUS ÖZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
SporSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Öğretmenliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZKAN IŞIK
PROF. DR. HALİL İBRAHİM CİCİOĞLU