Geri Dön

Çoklu lineer regresyon modelinde Liu tipi GM tahmin edicisi

Liu type GM estimator in the multiple linear regression model

  1. Tez No: 661420
  2. Yazar: MELİKE IŞILAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP MURAT BULUT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Teorisi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 134

Özet

Çoklu regresyon analizinde, çoklu iç ilişki veya hem bağımlı hem de bağımsız değişkende aykırı değer bulunması durumlarında kullanılan klasik tahmin edicilerin varyansları artmaktadır. Bu problemlerin tek tek çözümleri için sırasıyla literatürde yanlı tahmin ediciler ve sağlam tahmin ediciler önerilmiştir. Bu problemler ile aynı anda karşılaşılması durumunda ise bu problemlerin eş anlı çözümü için sağlam yanlı tahmin ediciler önerilmiştir. Bu tezin amacı çoklu iç ilişki ve hem bağımlı hem de bağımsız değişkende aykırı değer bulunması durumunda literatürde varolan tahmin edicilerden daha etkin sonuçlar veren Liu tipi GM tahmin edicisini önermektir. Bu amaçla önerilen yeni tahmin edici literatürdeki diğer tahmin ediciler ile teorik olarak karşılaştırılmıştır. Ayrıca Liu tipi GM tahmin edicisi için farklı yanlılık ve büzülme parametre seçimleri karşılaştırılarak parametrelerin performansları değerlendirilmiştir. Önerilen tahmin edicinin literatürde varolan tahmin ediciler ile karşılaştırılması için Monte Carlo simülasyon çalışması yapılmıştır. Tahmin ediciler hata kareler ortalaması kriterine göre karşılaştırılmıştır. Tahmin edicilerin uygulamada etkin bir şekilde uygulanabilirliğini göstermek amacıyla da gerçek veri üzerinde uygulama yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

In the multiple linear regression model, in the case of multicollinearity or outliers in both dependent and independent variables, the variance of the classical estimators is increasing. The biased and robust estimators have been proposed in the literature to solve multicollinearity and outlier problems separately. The main aim of this thesis is to propose a Liu type GM estimator such that it has more effective results than the estimators that have been proposed in the literature to solve multicollinearity and outlier problems simultaneously. We have compared the proposed estimator theoretically with the other estimators given in the literature. Further, different biased and shrinkage estimators have been compared with each other to evaluate the performance of the Liu type GM estimator. Monte Carlo simulation has been conducted to illustrate the performance of the newly proposed estimator with the estimators given in the literature. Mean Squared Error (MSE) criteria has been used to compare the estimators. Also, a real data example has been given to show the applicability of the proposed estimator.

Benzer Tezler

  1. Lineer regresyon modelinde bayes tahmin ediciler

    Bayes estimators in linear regression model

    NİMET TÜRKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR

  2. A study on jackknifed estimators in regression model in presence of multicollinearity

    Regresyon modelinde çoklu bağlantı durumunda jackknifed tahmin edicileri üzerine bir çalışma

    MOHAMMED KAMAL SALIH SALIH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    MatematikÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞERİFENUR CEBESOY ERDAL

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FERAS SHAKER MAHMOOD

  3. Çoklu bağlantı durumunda regresyon katsayılarının anlamlılığı için iki parametreli yanlı tahmin edicilere dayalı hipotez testleri

    Hypothesis tests based on two-parameter biased estimators for significance of regression coefficients in case of multicollinearity

    HİLAL KAPLAN TABAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERAL EBEGİL

  4. Gamma regresyon modelinde bazı tahmin edicilerin karşılaştırılması

    Comparison of some estimators in gamma regresson model

    MERVE KORKMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    MatematikNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YASİN ASAR

  5. Lineer regresyon modelinde liu tahmin edici

    Liu estimator in linear regression model

    BİRER GÜVELOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR