Geri Dön

Bayes Açıortay Regresyon Tekniği ve bir uygulama

Bayesian Bisector Regression Method and an application

  1. Tez No: 578650
  2. Yazar: ECE ÖZGÖREN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SİNAN SARAÇLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN ÇINAR

  2. Bayes ağları ile uluslararası rekabetçilik ölçümü

    Measuring international competitiveness with Bayesian network

    RABİA YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEÇKİN POLAT

  3. Bayes analizi kullanarak finansal kabarcık tespiti

    Identification of financial bubbles using Bayesian analysis

    ESİN İBİŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    MatematikMarmara Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ÜSTÜNDAĞ

  4. Bayes ağları ile endüstri rekabet senaryolarının oluşturulması: Bulaşık makinesi sektörü uygulaması

    Bayesian network modelling of industry competitiveness scenarios: Dishwasher industy application

    BEGÜM ÜNLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEÇKİN POLAT

  5. Bayes teoremi ve Naive Bayes sınıflandırıcısı kullanılarak iyonkürenin istatistiksel analizi

    Statistical analysis of the ionosphere using Bayes' theorem and Naive Bayes classifier

    MUNA OMAR ABDELSALAM ALGAHANI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇİL KARATAY