Doğrusal regresyonda Ridge,liu ve LASSO tahmin edicileri üzerine bir çalışma
A study on Ridge, Liu and LASSO estimator in linear regression
- Tez No: 587721
- Danışmanlar: PROF. DR. MERAL ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Lineer regresyonda küçültme yöntemlerinin karşılaştırılması
A comparison of shrinkage methods in linear regression
ERDEM KALKAN
- Extreme learning machine based on L1 and L2 norms
L1 ve L2 norma dayalı aşırı makine öğrenmesi
HASAN YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2020
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU
- Yumurta iç kalite özelliklerinin tahmininde çoklu bağlantı problemi ve istatistiksel çözüm önerileri
Multicollinearity problem and statistical solution approaches in predicting egg internal quality traits
ÖMER FARUK KARAOKUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
BiyoistatistikKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiBiyomühendislik ve Bilimleri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. MUSTAFA ŞAHİN
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- Çoklu doğrusal bağlantı problemi ve yanlı regresyon tahmincileri
The problem of multicollineartiy and biased regression estimators
SEDA KARAKAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Ekonometriİstanbul ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENİS SINIKSARAN