Geri Dön

Çoklu doğrusal bağlantı durumunda ridge ve temel bileşenler regresyon analizinin hayvancılıkta kullanımı

Usage of ridge regression and principal components analysis in the multiple linear connection in animal science

PDF İndir

  1. Tez No: 742705
  2. Yazar: PINAR ÖLMEZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYCAN MUTLU YAĞANOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyometri ve Genetik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 45

Özet

: Ridge ve temel bileşenler regresyon analiz yöntemleri, çok değişkenli regresyon verilerini analiz etmek için kullanılan istatistik analiz yöntemleridir. Çoklu bağlantı ortaya çıktığında en küçük kareler tahminleri sapmasız olmasına karşın tahminlerin varyansları büyük olduğundan gerçek değerlerinden oldukça uzakta olabilmektedirler. Bir derece yanlı regresyon tahminlerine izin vermek suretiyle ridge ve temel bileşenler regresyon standart hataları indirgenir. Dolayısıyla çoklu bağlantı durumu mevcut olduğunda en küçük kareler metoduna alternatif olarak ridge ve temel bileşenler regresyon metotları kullanılabilir.

Özet (Çeviri)

Ridge and principal component regression analysis methods are statistical analysis techniques that are used to analyze multiple regression data. In the case of Multicollinearity, although Least Squares estimates are unbiased, variances of these estimates are larger and these variances can be farther than real values. With adding a degree of bias to regression estimates, standard errors of Ridge and principal component regression are reduced. Therefore, in the event of Multicollinearity, Ridge and principal component regression methods can be used as an alternative to Least Squares method.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    309835

    Çoklu bağlantı (Multicollinearity) sorunu ve giderilmesine yönelik alternatif yaklaşımlar

    Multicollinearity problem and alternative approaches for its sollution

    SEÇİL KARAKUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    ZiraatYüzüncü Yıl Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAMİT MİRTAGİOĞLU

  2. Tez No

    397186

    Bazı yanlı tahmin tekniklerinin incelenmesi ve OECD ülkelerindeki 5 yaş altı çocuk ölüm sayılarının modellenmesinde kullanılması

    Examining of some biased estimation techniques and their use in modelling of the number of deaths of children under five years old in OECD countries

    DENİZ GÜNER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE ŞAMKAR

  3. Tez No

    109572

    Principal components in the problem of multicollineartity

    Çoklu doğrusal bağlantı sorununda temel bileşenler yaklaşımı

    NESLİHAN ORTABAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR KURT

  4. Tez No

    456504

    Çoklu doğrusal bağlantı ve yanlı tahmincileri

    Multicollinearity problem and bias estimates

    ESRA YAVUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    BiyoistatistikKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ŞAHİN

    PROF. DR. ERCAN EFE

    DOÇ. DR. FATİH ÜÇKARDEŞ

  5. Tez No

    477807

    Kısmi en küçük kareler yönteminin simülasyon verileri ile diğer yöntemlerle karşılaştırılması

    Comparison of partial least squares prediction and other prediction methods with simulated data

    İSMAİL BAĞCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ATİLA GÖKTAŞ

Geri Dön