Genelleştirilmiş en küçük kareler
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 665613
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET KILIÇBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1981
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Tezin girişinde Genel Doğrusal Model anlatılmıştır. Heterosketastisite ve otokorelsyon sorunları incelenmiştir. Gauss-Markov teoremi kanıtlanarak sözkonusu olan sorunların ideal estimatörleri elde etmemizi engelledikleri gösterilmiştir. Sonra Genelleştirilmiş En Küçük Kareler yöntemi anlatılarak sorunlardan kurtulma yolu gösterilmiştir. Son kısımda ise yöntemin bir eleştirisi yapılarak söz konusu transformasyonların verileri yanlış yorumlamamıza neden olabileceği anlatılmıştır.
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Genelleştirilmiş en küçük kareler yöntemi ve bir uygulama
Generalized least squares method and one application
BAHAR DİREM
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İstatistikAnadolu Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMBİYA AĞAOĞLU
- Genelleştirilmiş en küçük kareler tahmin edicisinin etkinliği AR(1), sur ve heteroscedastic modellerle uygulamalar
Efficiency of generalized least squares estimator with applications to AR(1), sur and heteroscedastic models
SEHER KORKMAZ
- Estimation in the simple linear regression model with one-fold nested error
İç içe geçmiş hata terimli basit doğrusal regresyon modelinde tahmin yöntemleri
BURÇİN EMRE ÜLGEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLGEHAN GÜVEN
- Regional streamflow network analysis for Kızılırmak basin
Kızılırmak havzası bölgesel akarsu ağı analizi
SERKAN YUNUSOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ŞORMAN
- Değişen varyanslı ve otokorelasyonlu hataya sahip lineer regresyon modellerinde hata yapılarının ve yanlı tahmin edicilerin incelenmesi
Investigating the structure of the error terms and biased estimators in the linear regression models with heteroscedastic and autocorrelated errors
TUĞBA SÖKÜT
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE