Geri Dön

Lineer regresyon modelinde temel bileşenler ve ilişkili tahmin yöntemleri

Principal component and related estimation methods in linear regression models

  1. Tez No: 633366
  2. Yazar: ECEM ÖZKAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Çoklu iç ilişki problemini gidermek için en küçük kareler (OLS) tahmin edicisine alternatif olarak birçok yanlı tahmin edici önerilmiştir. Bunlardan bir tanesi Hotelling (1933) tarafından önerilen temel bileşenler tahmin edicidir. Bu çalışmada temel bileşenler tahmin edici ve temel bileşenler tahmin edici ile ilişkili olan birçok tahmin edici incelenmiştir. Buna ek olarak, iki parametreli temel bileşenler tahmin edici; temel bileşenler tahmin edici, sınıfı tahmin edici, sınıfı tahmin edici ve iki parametreli tahmin ediciler ile matris hata kareler ortalaması kriterine göre karşılaştırılmıştır. Belirtilen tahmin edicilerin performanslarını değerlendirmek için gerçek bir veri seti analiz edilmiştir.

Özet (Çeviri)

To cope with the multicollinearity problem several biased estimators are proposed as an alternative to the ordinary least squares (OLS) estimator. One of the biased estimators is principal component estimator of Hotelling (1933). In this study, principal component estimator and many kinds of estimator related with principal component estimator are examined. In addition this, two parameter principal component estimator is compared with principal component estimator, class estimator, class estimator and two parameters estimator under the matrix mean square error. A real data set is analyzed to evaluate the performance of mentioned estimators.

Benzer Tezler

  1. 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

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERAL EBEGİL

  2. Skaler-fonksiyon lojistik regresyon modelinin tahmini için dirençli bir kestirim yöntemi

    A robust estimation method for scalar-on-function logistic regression model

    BERKAY AKTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikMarmara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UFUK BEYAZTAŞ

  3. Effect of pre-concentration technique on the extraction of volatile compounds in beef and changes in quality parameters under dynamic storage conditions

    Çiğ etten uçucu bileşenlerin ekstraksiyonunda ön konsantrasyon tekniğinin etkisi ve dinamik muhafaza şartları altında kalite parametrelerinin değişimi

    AYLİN MET ÖZYURT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEŞE ŞAHİN YEŞİLÇUBUK

  4. Protecting cost of claims from exchange rate shocks in insurance sector

    Sigorta sektöründe kasko hasar maliyetinin döviz kur şoklarından korunması

    İSMAİL TELCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Sigortacılıkİstanbul Bilgi Üniversitesi

    Finans Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GENCO FAS

  5. Development of data-drıven models for estımatıng mud and fıltrate alkalınıty usıng machıne learnıng applıcatıons

    Makine öğrenimi uygulamaları kullanarak çamur ve filtrat alkalinitesini tahmin etmek için veri odaklı modellerin geliştirilmesi

    AHMET ÖNDER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İHSAN BURAK KULGA

    DR. SERCAN GÜL