Probit regresyon modelde çoklubağlantı problemi üzerine
On the problem of multicollinearity in probit regression models
- Tez No: 630424
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YASİN ASAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Matematik, Statistics, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Probit modeli, Probit model
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, çoklu doğrusal bağlantı probleminin en çok olabilirlik tahmincisi üzerindeki etkileri probit regresyon modelde analiz edilmiştir. Tasarım matrisindeki doğrusal çizgiye yakın bağımlılıkların, en çok olabilirlik tahminini olumsuz etkilediği bilinir yani; standart hatalar o kadar büyük hale gelir ki tahminlerin tutarsız olduğu gözlenir. Bu durumda en çok olabilirlik tahmincisine ve ridge tahmincisine alternatif olarak yeni bir jackknife ridge tahmincisi tanıtılmıştır. Tahmin edicilerin hata kareler ortalamasının özellikleri teorik olarak incelenmiştir. Tahmin edicilerin performansını değerlendirmek için bir Monte Carlo simülasyon çalışması tasarlanmış ve performans kriterleri olarak hata kareler ortalaması (MSE) ve karesel yanlılık (bias) kullanılmıştır. Elde edilen yeni tahmin edicinin faydaları gerçek bir veri uygulaması ile gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, the effects of multicollinearity on the maximum likelihood estimator are analy-zed in the probit regression model. It is known that the near-linear dependencies in the design matrix affect the maximum likelihood estimation negatively, namely, the standard errors become so large so that the estimations are said to be inconsistent. Therefore, a new jackknifed ridge estimator is introduced as an alternative to the maximum likelihood technique and the well-known ridge estimator. Mean squared error properties of the listed estimators are investigated theoretically. In order to evaluate the performance of the estimators, a Monte Carlo simulation study is designed and simulated mean squared error and squared bias are used as performance criteria. Finally, the benefits of the new estimator is illustrated via a real data application.
Benzer Tezler
- Finansal rasyolar yardımıyla mali başarısızlık tahmininde alternatif tekniklerin karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
SÜLEYMAN NAZİF UYAR
- Standart tobit regresyon modelinde kullanılan parametre tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of parameter estimation methods used in the standard tobit regression model
BÜŞRA EMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
BiyoistatistikEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEVSER SETENAY ÖNER
- Tam gözlenebilirlik ve değişen varyanslılığın varlığında iki bağımlı değişkenli probit modeli ve bir uygulama
Bivariate probit model with full observability and heteroscedasticity and an application
ÖZLEM ÖZARICI
Doktora
Türkçe
2002
İnşaat MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜNSELİ KURT
- Alternatif regresyon modelleriyle miyokard infarktüsü sonrası sağkalımı etkileyen faktörlerin belirlenmesi
Determination of factors that influence the survival using alternative regression models in myocardial infarction
İBRAHİM HALİL TANBOĞA
Doktora
Türkçe
2019
BiyoistatistikAtatürk ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER ALKAN
- Doğrudan gelir desteğine çiftçilerin yaklaşımı: Erzurum merkez köyleri örneği
The Attitudes of the farmers towards the direct income support payment: A case in Erzurum central districts
NURAY DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
EkonomiAtatürk ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FAHRİ YAVUZ