Parametrik olmayan regresyon analizinde kullanılan yöntemlerin incelenmesi
Examination of methods used in non - parametric regression analysis
- Tez No: 637501
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET GÜRCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 52
Özet
Regresyon analizi iki veya daha fazla bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini açıklamak için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Bu çalışmada varsayımların gerçekleşmesi koşuluna göre kullanılacak regresyon metodu üzerinde durulmuştur. En küçük kareler yöntemi, yarı parametrik ve parametrik olmayan regresyon analizi metotları kullanılmıştır. Bu metotlarda kullanılan operatörler açıklanmıştır. Nadarya-Watson tahmicisi ve Bernstein polinomu üzerinde durulmuştur. Bernstein polinomu parametrik olmayan regresyon yöntemleri içerisinde özel bir regresyon modelidir. Son olarak çalışmada Türkiye de gözlenen COVİD-19 verileri Bernstein polinomu kullanılarak incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
Regression analysis is a statistical method used to explain the effect of two or more independent variables on the dependent variable. In this study, the regression method that will be used according to the condition of assumptions is emphasized. The least squares method, semi-parametric and non-parametric regression analysis methods are used. The operators used in these methods are explained. Nadarya-Watson estimator and Bernstein polynomial are studied. Bernstein polynomial is a special regression model among nonparametric regression methods. Finally observed in the study Covidien Turkey-19 data were analyzed using Bernstein polynomial.
Benzer Tezler
- Ölçüm sistemleri analizinde üretici ve tüketici riski: dağılımsal modelleme, süreç yeterliliği ve tekrarlı ölçüm stratejileri
Producer's and consumer's risk in measurement system analysis: distributional modeling, process capability and repeated measurement strategies
SÜMEYRA SERT
- 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
- Analysis and design of robust disturbance observers
Dayanıklı bozucu gözleyıcilerinin analiz ve tasarımı
İSA ERAY AKYOL
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
- Çok değişkenli verilerde ve regresyonda derinlik ölçüleri
Depth measures in multivariate date and regression
BARIŞ ALTAYLIGİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Ekonometriİstanbul ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ENİS SINIKSARAN
- Examination of the proportional Hazard assumption in Cox regression model
Cox regresyon modelinde oransal Hazard varsayımının incelenmesi
AYHAN YAĞCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
BiyoistatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜL VUPA ÇİLENGİROĞLU