Ridge tahminine dayalı M-regresyonunun etkinliğinin incelenmesi
Investigation of the effectiveness of M-regression based on ridge estimation
- Tez No: 712705
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT ERİŞOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 53
Özet
Bu çalışmada, çoklu doğrusal regresyon analizinde çoklu doğrusal bağlantı ve aykırı gözlem veya hataların normal dağılım göstermemesi problemlerinin bir arada olması durumunda ridge tahminine dayalı M tahmin edicileri önerilmiştir. Önerilen tahmin edicilerin parametre tahmini için tekrarlı yenilenen ağırlıklı ridge algoritmasının tanımlanmıştır. Önerilen tahmin edicinin tahmin performansı simülasyon çalışması ve gerçek veri seti üzerinde gösterilmiştir. Çalışma sonuçlarına göre ridge tahminine dayalı M tahmin edicilerinin, çoklu doğrusal bağlantı ve aykırı gözlem veya hataların normal dağılım göstermemesi problemlerinin bir arada olması durumunda EKK, ridge ve geleneksel M tahmin edicilerden daha başarılı bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
In this study, M estimators based on ridge estimation are proposed in case of a combination of multiple linear regression and outlier observations or non-normal distribution of errors in multiple linear regression analysis. For parameter estimation of the proposed estimators, iteratively reweighted ridge algorithm is defined. The estimation performance of the proposed estimator is shown on the simulation study and the real dataset. According to the results of the study, M estimators based on the ridge estimation were found to be more successful than the ridge and traditional M estimators when the problems of multicollinearity and outlier observations or errors did not show normal distribution.
Benzer Tezler
- Kantil regresyonda yanlı tahmin edicilerin performanslarının incelenmesi
Investigating the performances of biased estimators in quantile regression
NURULLAH YAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikNecmettin Erbakan Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT ERİŞOĞLU
- Türkiye'nin karbondioksit emisyonu tahmininde farklı göstergelere dayalı alternatif modellerin karşılaştırılması
Comparing of alternative models based on different indicators in the prediction of Turkey's carbon dioxide emission
MERVE ÇİMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Çevre MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EBRU AKKAYA
- Çoklu bağlantı durumunda tutarlı değişen varyans kovaryans matrisine dayalı tahmin ediciler
Estimators based on varying variance covarience matrix in case of multicollinearity
TUBA GÜZEY
- Extreme learning machine based on L1 and L2 norms
L1 ve L2 norma dayalı aşırı makine öğrenmesi
HASAN YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2020
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU
- Eğitim verileri analizinde regresyon ve sınıflandırma algoritmaları: Öğrenci performansının modellenmesi
Eğitim verileri analizinde regresyon ve sınıflandırma algoritmalari: öğrenci performansinin modellenmesi
ERDAL ÖZKUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Kültür ÜniversitesiMatematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH UÇAR