Çoklu lineer regresyon modelinde Liu tipi GM tahmin edicisi
Liu type GM estimator in the multiple linear regression model
- Tez No: 661420
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP MURAT BULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Aykırı değerler, Regresyon analizi, Çoklu bağlantı, Outliers, Regression analysis, Multicollinearity
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Teorisi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Türkiye trafik düzeninde kazaların azaltılması açısından yeni trafik kanunu uygulaması ile ilgili sorunlar ve çözüm yolları
Başlık çevirisi yok
ERDAL UÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
UlaşımGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. RIDVAN EGE
- Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri
Başlık çevirisi yok
H.VOLKAN GÖKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL
- Çoklu amaçların çözümlemesinde amaç programlaması ile genelleştirilmiş ters yaklaşımı ve yem sanayiinde bir uygulama
Goal programming and generalieed inverse approaches in the multi-objective analysis and application in feed industry
HASAN BAL