Geri Dön

Doğrusal olmayan regresyon teknikleri ve bir uygulama

Nonlinear regression techniques and an application

  1. Tez No: 64626
  2. Yazar: ATIF AHMET EVREN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BAKİ IŞIKARA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 147

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Özet çevirisi mevcut değil.

Benzer Tezler

  1. Semiparametrik regresyon ve bir uygulama

    Semiparametric regression and an application

    SEDA BAĞDATLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İstatistikİstanbul Ticaret Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜNEVVER TURANLI

  2. Dynamic numerical analysis of typical monopile foundations for offshore wind turbine applications

    Deniz rüzgar türbini uygulamaları için tipik tek kazıklı temellerin dinamik sayısal analizi

    ABDUH KIWANUKA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İnşaat MühendisliğiMersin Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR LÜTFİ ERTUĞRUL

  3. Genelleştirilmiş lineer modeller: Akademik danışmanlık hizmetlerinden memnuniyet üzerine bir uygulama

    Generalized linear models: A practice on contentment of academic counseling services

    İKRAM YUSUF YARBAŞI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    EkonometriAtatürk Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET SUPHİ ÖZÇOMAK

  4. Mekansal fonksiyonel veri analizi: CNN tabanlı yeni bir doğrusal olmayan yaklaşım

    Spatial functional data analysis: A novel nonlinear approach based on CNNs

    MERVE BAŞARAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İstatistikMarmara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UFUK BEYAZTAŞ

  5. 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