Kantil regresyon ve kantil sinir ağlarının karşılaştırılması
Comparison of quantile regression and quantile neural networks
- Tez No: 699939
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURKUT NURAY URGAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Regresyon analizi, değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılan istatistiksel bir modelleme yöntemidir. Bu yöntemde, açıklayıcı değişkenlerin değerlerine bağlı olarak yanıt değişkenin ortalaması tahmin edilmeye çalışılır. Regresyon analizi bazı varsayımlara dayanmaktadır. Eğer bu varsayımlar sağlanıyorsa en küçük kareler yöntemi en iyi tahminleri vermektedir. Fakat gerçek veriler her zaman bu varsayımları sağlamayabilir. Varsayımların sağlanmadığı bu gibi durumlar için yeni yöntemler geliştirilmiştir. Kantil regresyon bu yöntemlerden biridir. Bu tez çalışmasında kantil regresyon ve yapay sinir ağlarında kantil regresyonun kullanımı incelenmiş ve bu modellerin simülasyon verileri üzerinde karşılaştırılması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Regression analysis is a statistical modelling method used to examine the relationship between variables. In this method, the average of the response variable is tried to be estimated based on the values of the explanatory variables. Regression analysis is based on some assumptions. If these assumptions are met, the least squares method gives the best estimates. But real data may not always provide these assumptions. New methods have been developed for such cases where assumptions are not provided. The quantile regression is one of these methods. In this thesis, quantile regression and the use of quantile regression in artificial neural networks were examined and these models were compared on simulation data.
Benzer Tezler
- Interval neural networks for uncertainty quantification in system identification
Sistem tanımlamada belirsizlik nicelemesi için aralıklı yapay sinir ağları
MEHMET ALİ FERAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN KUMBASAR
- Lojistik sektörü karayolu taşımacılığında dinamik fiyat tahmin sisteminin tasarlanması
Designing dynamic forecasting system for truckload market pricing in logistics sector
AYŞENUR BUDAK
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Learning general type-2 fuzzy logic systems for uncertainty quantification
Belirsizlik nicelleştirilmesi için genel tip-2 bulanik mantik sistemlerinin öğrenilmesi
YUSUF GÜVEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN KUMBASAR
- Essays on estimation methods
Tahmin yöntemleri üzerine makaleler
YASİN KÜTÜK
Doktora
İngilizce
2019
Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU
- Tanenlerin çilek organ ve dokularındaki dağılımı ve mevsimsel değişimi üzerine araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ŞENEL ALBAYRAK