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: Belirtilmemiş.
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
- Yarı en küçük kareler regresyonu yönteminin farklı çalışan korelasyon yapılarına ilişkin sonuçların karşılaştırılması ve sağlık alanında uygulaması
Comparison of the results concerning different working correlation structures of the quasi-least squares regression method and application in health area
ERDOĞAN ASAR
Doktora
Türkçe
2019
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDEM KARABULUT
- Çoklu parçalı lineer model altında ağırlıklı en küçük kareler tahmin edicilerinin blok ayrışımları
Block decompositions of weighted least-squares estimators under multiple partitioned regression model
CEVAT KANAR
- Regresyon modellerinde en küçük kareler tahmin edicileri
Least squares estimators in regression models
GÜLEN TÜMER
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRİ AKDENİZ