Gamma regresyon modelinde bazı tahmin edicilerin karşılaştırılması
Comparison of some estimators in gamma regresson model
- Tez No: 735823
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YASİN ASAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, İstatistik, Mathematics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Çoklu doğrusal regresyon modellerinde çoklu bağlantı problemi olduğunda en çok olabilirlik tahmin edicisi iyi sonuçlar vermemektedir. Böyle durumlarda yanlı tahmin ediciler alternatif olarak kullanılabilir. Liu-tipi tahmin edicisi kullanılan yanlı tahmin edicilerinden bir tanesidir. Doğrusal modellere benzer olarak genelleştirilmiş doğrusal modellerin(GLM) bir üyesi olan gamma regresyon modelinde de çoklu bağlantı problemi olduğunda en çok olabilirlik tahmin edicisinin performansı bu durumdan kötü etkilenmektedir. Bu çalışmada, gamma regresyon modellerinde çoklu bağlantı problemi olduğu durumlarda kullanılabilecek bazı tahmin ediciler incelenmiştir. Ayrıca Liu-tipi tahmin edicisinden yararlanılarak hemen hemen yansız Liu-tipi tahmin edicisi ile modifiye hemen hemen yansız Liu-tipi tahmin edicisi gamma regresyon modeli için önerilmiştir. Önerilen tahmin edicilerin ve Liu-tipi tahmin edicisinin teorik özellikleri incelenerek birbirleriyle karşılaştırmaları yapılmıştır. Ayrıca bahsi geçen tahmin ediciler Monte Carlo simülasyon çalışması ve gerçek veri uygulaması kullanılarak karşılaştırılmıştır. Nümerik çalışmalardan elde edilen sonuçlar teorik sonuçların doğruluğunu desteklemektedir.
Özet (Çeviri)
The maximum likelihood estimator does not give good results when there is a multicollinearity problem in multiple linear regression models. In such cases, biased estimators can be used as an alternative. The Liu-type estimator is one of the biased estimators used. Similar to linear models, the performance of the maximum likelihood estimator is adversely affected when there is a multicollinearity problem in the gamma regression model, which is a member of the generalized linear models (GLM). In this study, some estimators that can be used in gamma regression models when there is a multicollinearity problem are examined. In addition, using the Liu-type estimator, a modified almost unbiased Liu-type estimator with a almost unbiased Liu-type estimator is proposed for the gamma regression model. The theoretical properties of the proposed estimators and the Liu-type estimator were examined and compared with each other. In addition, the aforementioned estimators were compared using a Monte Carlo simulation study and a real data application. The results obtained from the numerical studies support the accuracy of the theoretical results.
Benzer Tezler
- Türkiye'deki meteorolojik ve hidrolojik kuraklıkların atmosferik salınımlarla olan ilişkilerinin incelenmesi
Investigating the relationship between atmospheric oscillations and meteorological and hydrological droughts in Turkey
FATİH TOSUNOĞLU
Doktora
Türkçe
2014
İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM CAN
- Bazı istatistiksel modeller için Smooth uyum iyiliği testleri
Smooth goodness of fit tests for some statistical models
DENİZ ÖZONUR
- Bütünleşik afet risk maruziyetine yönelik coğrafi veri modelinin belirlenmesi
Determining a geographic data model for the integrated disaster risk exposure
BEKİR TAŞTAN
Doktora
Türkçe
2021
Coğrafyaİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARİF ÇAĞDAŞ AYDINOĞLU
- Japon bıldırcınlarında yumurta verim ve ağırlıklarının modellenmesi
Modeling of egg production and weights in Japanese quail
ABDULKADİR MAZI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
BiyoistatistikKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ŞAHİN
- Yumurtacı tavuklarda yumurta verim eğrilerinin modellenmesi
Modeling of egg production curves in poultry
EMİN YALÇINÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
ZiraatKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ŞAHİN