Geri Dön

Doğrusal regresyonda Ridge,liu ve LASSO tahmin edicileri üzerine bir çalışma

A study on Ridge, Liu and LASSO estimator in linear regression

  1. Tez No: 587721
  2. Yazar: AYŞE KÜÇÜK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MERAL ÇETİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 57

Özet

Çoklu doğrusal regresyon analizinde, çoklu bağlantı sorununun çözümü için Ridge ve Liu regresyon kestiricisi sıklıkla kullanılır. Bu tez çalışmasında doğrusal regresyonda çoklu bağlantı durumunda literatürde en çok kullanılan yanlı tahmin edicilerden Ridge, Liu yöntemlerinin yanı sıra LASSO yöntemide ayrıntılı biçimde ele alınmıştır. Ayrıca bu yöntemlerde sağlam(robust) parametre kestirim değerleri kullanılarak klasik yöntemlerle karşılaştırılmaları da yapılmıştır. Çoklu bağlantı ve aykırıdeğer sorununun birlikte görüldüğü sayısal örnekler üzerinden yöntemlerin HKO'ları karşılaştırılmış ve sonuçlar yorumlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In multiple linear regression analysis, the Ridge and Liu regression estimators are often used to solve the multicollinearity problem. In this thesis, Ridge, Liu methods and LASSO method, which is one of the most widely used biased estimators in the literature in case of multiple connections in linear regression, are discussed in detail. In addition, robust parameter estimation values were compared with classical methods in these methods. The MSE of the methods were compared and the results were interpreted through numerical examples where multicollinearity and outlier problems were seen together.

Benzer Tezler

  1. Lineer regresyonda küçültme yöntemlerinin karşılaştırılması

    A comparison of shrinkage methods in linear regression

    ERDEM KALKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    MatematikDicle Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PAKİZE TAYLAN

  2. Ridge ve liu regresyonda tavlama benzetimi optimizasyonu kullanılarak yanlılık parametrelerinin elde edilmesi ve bazı yanlılık parametreleri ile karşılaştırılması

    Obtaining the biasing parameters using simulated annealing optimization in ridge and liu regression and comparing them with some biasing parameters

    GİZEM İKLİL KOCASOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERAL EBEGİL

  3. Çoklu doğrusal bağlantı problemi ve yanlı regresyon tahmincileri

    The problem of multicollineartiy and biased regression estimators

    SEDA KARAKAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Ekonometriİstanbul Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENİS SINIKSARAN

  4. Yanlı regresyon kestiriminde sapan değerlerin belirlenmesi için tanılama yöntemleri

    Diagnostic measures for identification of outliers in biased estimation

    ASUMAN SEDA TOPÇUBAŞI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    MatematikÇukurova Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEDRET BİLLOR

  5. Lineer regresyon modelinde liu tahmin edici

    Liu estimator in linear regression model

    BİRER GÜVELOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR