Geri Dön

Lineer regresyonda değişken seçimi

Variable selection in the linear regression model

  1. Tez No: 732237
  2. Yazar: AZER ÖNCÜ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Model seçimi, Çoklu iç ilişki, Sapan değer, Yanlı tahmin edici, Dayanıklı tahmin edici, Sapan değerler, Tahmin ediciler, Model selection, Multicollinearity, Outlier, Biased estimator, Robust Estimator, Outliers, Estimators
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Çoklu doğrusal regresyonda model için uygun bağımsız değişken alt kümesinin bulunması değişken seçim problemi olarak adlandırılır. Bağımsız değişkenlerin, bağımlı değişkene etkilerinin anlamlı olması ve bağımlı değişkeni açıklayabilmesi açısından hangi değişkenlerin modele dahil edileceği, hangi değişkenlerin model dışı edileceğine karar verilmesi önemli bir problemdir. Bu amaçla çalışmada önce, çoklu lineer regresyon modelinde en iyi modelin seçiminde kullanılan bazı kriterler incelenmiştir. Daha sonra çoklu lineer regresyon modelinde, verilerde çoklu iç ilişki ve/veya sapan değerler olması durumunda model seçiminde kullanılan bazı kriterler ele alınmıştır.

Özet (Çeviri)

Finding the appropriate subset of independent variables for the model in multiple linear regression is called the variable selection problem. It is an important problem to decide which variables will be included in the model and which variables will be excluded from the model, in order that the effects of the independent variables on the dependent variable are significant and can explain the dependent variable. For this purpose, some criteria used in the selection of the best model in the multiple linear regression model were firstly examined. Then, in the multiple linear regression model, in case of multicollinearity and/or outliers in the data, some criteria used in model selection were discussed.

Benzer Tezler

  1. Genetik algoritma uygulanarak ve bilgi kriterleri kullanılarak çoklu regresyonda model seçimi

    Model selection in multiple regression by applying genetic algorithm and by using information criteria

    PELİN İYİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAMZA EROL

  2. İstatistiksel uygulamalarda lojistik regresyon analizi

    Logistic regression analysis in statistical applications

    ERSAN ÜRÜK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    İstatistikMarmara Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. MÜJGAN TEZ

  3. Trafik kazalarına etki eden faktörlerin incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET ARİF ŞAHİNLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    TrafikGazi Üniversitesi

    Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. HAMZA GAMGAM

  4. Extreme learning machine based on L1 and L2 norms

    L1 ve L2 norma dayalı aşırı makine öğrenmesi

    HASAN YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU

  5. Location choice of food industry in İzmi̇r

    İzmir'de gıda sanayisinin yer seçimi

    NİLNAZ AKBAŞOĞULLARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN ENGİN DURAN