Semiparametrik regresyon modelleri ve tarımda uygulanabilirliği
Semiparametric regression models and applicability in agriculture
- Tez No: 667509
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ŞAHİN, DOÇ. DR. FATİH ÜÇKARDEŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Matematik, Mühendislik Bilimleri, Mathematics, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Parametrik regresyon modelleri, bağımlı değişkenin bağımsız değişkenlerle doğrusal bir ilişki içerisinde olduğunu ve ilişkinin şeklinin biliniyor olduğunu varsaymaktadır. Bu varsayımların sağlanamaması durumunda ise parametre tahminleri güvenilir olmamaktadır. İlişkinin şeklinin bilinmediği veya bilinen parametrik modellere uymadığı durumlarda parametrik olmayan regresyon modelleri uygulanmaktadır. Fakat bu modeller birden fazla bağımsız değişken olduğunda çok boyutluluğun oluşturduğu sıkıntı nedeniyle özellikle yorumlama aşamasında zorluklara yol açmaktadır. Birden fazla bağımsız değişken söz konusu olduğunda, bağımsız değişkenlerin bazıları bağımlı değişkenle doğrusal ilişki içerisinde bulunabilirken, bazıları doğrusal olmayan ilişki içerisinde bulunabilirler. Böyle ilişkilerin modellenebilmesi için, parametrik ve parametrik olmayan regresyon fonksiyonlarının toplamsal olarak birleşiminden oluşan semiparametrik regresyon modellerinden yararlanılmaktadır. Bu çalışmada semiparametrik regresyon modelleri teorik olarak açıklanıp, daha sonra tarımda uygulanabilirliği üzerindeki etkisi incelenecektir.
Özet (Çeviri)
Parametric regression models assume that the dependent variable is in a linear relationship with independent variables and that the shape of the relationship is known. If these assumptions are not met, parameter estimates are not reliable. Non-parametric regression models are applied in cases where the shape of the relationship is unknown or does not conform to known parametric models. However, when these models are more than one independent variable, they cause difficulties in the interpretation stage due to the distress caused by multidimensionality. In the case of multiple arguments, some of the independent variables can be in linear relationship with the dependent variable, while some may be non-linear. In order to model such relationships, semiparametric regression models, which are composed of a combination of parametric and nonparametric regression functions, are used. In this study, semiparametric regression models will be explained theoretically and then the effect on agricultural applicability will be examined.
Benzer Tezler
- Boylamsal verilerde semiparametrik karma etki modelleri ve bir uygulama
Semiparametric mixed effects models in longitudinal data and an application
SEDA BAĞDATLI KALKAN
- Semiparametrik regresyon ve bir uygulama
Semiparametric regression and an application
SEDA BAĞDATLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İstatistikİstanbul Ticaret Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜNEVVER TURANLI
- Panel verili yarıparametrik regresyon modelleri
Semiparametric regression models with panel data
ALPER SİNAN
- Ölçüm hatalı değişkenli yarı parametrik regresyon modelleri
Semiparametric regression models with errors in variables
SEÇİL TOPRAK
Doktora
Türkçe
2015
İstatistikDicle ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN İLHAN TUTALAR
PROF. DR. MÜJGAN TEZ
- Advances in robust identification of spline models and networks by robust conic optimization, with applications to different sectors
Değişik sektörlere uygulamalarıyla birlikte sağlam konik optimizasyon ile eğri modelleri ve ağların sağlam tanımlanmasındaki gelişimler
AYŞE ÖZMEN
Doktora
İngilizce
2015
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER