Regresyon analizinde çoklu doğrusal bağlantı probleminin incelenmesi: Temel bileşenler
Investigation of multiple linear connection problems in regression analtsis: Principal components
- Tez No: 621633
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YÜKSEL ÖNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
ÖZET Bu araştırmanın amacı, çoklu doğrusal regresyon analizinde açıklayıcı değişkenlerin birbirleri ile çok yüksek düzeyde ilişkili oldukları durumlarda ortaya çıkan çoklu doğrusal bağlantı probleminin incelenmesi ve bu problemin giderilmesinde kullanılan yöntemlerden birisi olan temel bileşenler yönteminin tartışılmasıdır. Temel bileşenler, çoklu bağlantının olması durumunda, regresyon katsayılarının tahminlerini elde etmek için en küçük karelere alternatif bir yöntem olmuştur. Eğer açıklayıcı değişkenler arasında doğrusal bir ilişki yok ise, bunların ortogonal oldukları söylenir. Genel olarak pratikte açıklayıcı değişkenler ortogonal değildir. Açıklayıcı değişkenler arasında ortogonalliğin olmaması analizi çok fazla etkilememesine karşın, bu değişkenler güçlü bir doğrusal ilişkiye sahip olabilirler. Böyle durumlarda, regresyon modellerine dayalı olarak yapılan çıkarsamalar yanıltıcı ve hatalı olabilir. Temel bileşenlerin amaçlarından biri açıklayıcı değişkenleri ortogonalliğine dönüştürmektir. Temel bileşen analizinin ana düşüncesi, çok sayıda ve birbirleri ile ilişkili değişkenlerden oluşan bir veri setinde var olan değişimi mümkün olduğunca korurken, değişken sayısını azaltmaktır. Bu, orijinal değişkenlerin hepsine ait olan toplam varyansın büyük bir kısmını koruyacak şekilde birbirleri ile ilişkisiz olan yeni değişkenler kümesine dönüştürülerek elde edilir. Bu çalışmada Vücut Yağ Oranını Etkileyen Değişkenlerin, Çoklu Doğrusal Bağlantı Problemine Sahip Olması Durumunda Temel Bileşenler Yöntemi Kullanılarak Uygun Sonuçların Elde Edilmesi ele alınmıştır. Ele alınan değişkenlere ait verilerin analizinde SPSS 20 ve NCSS 2001istatistiksel paket programlarından yararlanıldı.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT The aim of this study is to investigate the multiple linear connection problem that occurs when explanatory variables are highly correlated with each other in the mentionedmultiple linear regression analysis and to discuss the principal component method which is one of the methods used to solve this problem. The principal component method is an alternative to least squares to obtain estimates of regression coefficients in the case of multiple connections. If there are no linear relationship between the explanatory variables, they are assumed to be orthogonal. However in practice, the explanatory variables are not orthogonal. Although the lack of orthogonality among the explanatory variables does not affect the analysis much, these variables may have a strong linear relationship. In such cases, interpretations based on regression models may be misleading and inaccurate. One of aims of the main component method is to transform the explanatory variables into orthogonality. The main idea of principal component analysis is to reduce the number of variables while preserving as much of the change as possible in a data set of multiple and correlated variables. This is achieved by converting the set of new variables that are uncorrelated to each other to maintain a large proportion of the total variance of all of the original variables. In this study, obtaining the appropriate results by using the basic components method, when the variables affecting the body fat ratio have multicollinearity problems, is discussed. In order to analyze the data of the variables discussed SPSS 20 and NCSS 2001 statistical package programs were used
Benzer Tezler
- Bazı yanlı tahmin tekniklerinin incelenmesi ve OECD ülkelerindeki 5 yaş altı çocuk ölüm sayılarının modellenmesinde kullanılması
Examining of some biased estimation techniques and their use in modelling of the number of deaths of children under five years old in OECD countries
DENİZ GÜNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE ŞAMKAR
- Kentiçi demiryolunda trafik yükünün ray aşınmaları üzerindeki etkisinin araştırılması
Investigation of the effects of traffic load on rail wear in urban railways
HAZAL YILMAZ SÖNMEZ
Doktora
Türkçe
2021
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜBEYDE ÖZTÜRK
- Öğretmenlerde liderlik tiplerinin psikolojik sermaye ve örgütsel sessizlik üzerindeki etkisinin incelenmesi
The investigation of the effect of the leadership types on psychological capital and organizational silence among teachers
GÜLSÜN KARABAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve Öğretimİstanbul Aydın ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÖZGE ERBAY
- Panel kantil regresyon analizi ve bir uygulama
Panel quantile regression analysis and an application
VEDAT GÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikBitlis Eren Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAYRİYE ESRA AKYÜZ
- Comparison of restricted and unrestricted estimators in the multiple linear regression analysis
Çoklu doğrusal regresyon analızınde kısıtlı ve kısıtsız tahmin edicilerin karşılaştırılması
ISRAA SHALTOOT
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İstatistikEskişehir Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEVİL ŞENTÜRK