Çoklu parçalı lineer model altında ağırlıklı en küçük kareler tahmin edicilerinin blok ayrışımları
Block decompositions of weighted least-squares estimators under multiple partitioned regression model
- Tez No: 752286
- Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN MADEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Matris, Rank, Genelleştirilmiş İnvers, Lineer Model, Parçalı Lineer Model, Alışılmış En Küçük Kareler Tahmin Edici, En Iyi Lineer Yansız Tahmin Edici, Ağırlıklı En Küçük Kareler Tahmin Edici, Matrix, Rank, Generalized Inverse, Linear Model, Partitioned Linear Model, Ordinary Least Squares Estimator, Best Linear Unbiased Estimator, Weighted Least Squares Estimator
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ordu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 45
Özet
Bu tez çalışması beş bölüm halinde düzenlenmiştir. Birinci bölümde çalışmanın amacından bahsedilerek bir giriş verilmiştir. İkinci bölümde çalışmamızda gerekli olacak temel tanımlar, teoremler ve genel bilgiler ifade edilmiştir. Üçüncü bölümde ele alınan modeller altında alt parametrelerin alışılmış en küçük kareler tahmin edicisi (OLSE) en iyi lineer yansız tahmin edicisi (BLUE) ve ağırlıklı en küçük kareler tahmin edicisi (WLSE) ler incelenmistir. Genel model altındaki ağırlıklı en küçük kareler tahmin edicisi (WLSE) nin iki küçük alt model altındaki ağırlıklı en küçük kareler tahmin edici (WLSE)' lerin toplam ayrışımı şeklinde olması için gerek ve yeter şartlar araştırılmıştır. Dördüncü bölümde sonuç ve öneriler verilmistir. Beşinci bölümde ise tezde yararlanılan kaynaklar listelenmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis is organized in five parts. In the first chapter, an introduction is given by mentioning the purpose of the study. In the second part, the basic definitions, theorems and general information that will be required in our study are expressed. Under the models discussed in the third section, the conventional least squares estimator (OLSE), the best linear unbiased estimator (BLUE) and the weighted least squares estimator (WLSE) of the sub-parameters are examined. Necessary and sufficient conditions are investigated for the weighted least squares estimator (WLSE) under the general model to be a total decomposition of the weighted least squares estimator (WLSE) under the two small submodels. In the fourth chapter, conclusions and recommendations are given. In the fifth chapter, the sources used in the thesis are listed.
Benzer Tezler
- Analysis of the crustal deformation caused by the 1999 Izmıt Düzce earthquakes using synthetic alperture radar interferomentry
1999 İzmit ve Düzce depremlerinin neden olduğu kabuk deformasyonunun sentetikaçıklık radar interferometrisi ile incelenmesi
ZİYADİN ÇAKIR
Doktora
İngilizce
2003
Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR AKYÜZ
- Portfolio selection under cumulative prospect theory
Kümülatif ümit teorisi altında portföy seçimi
NURİ ŞENSOY
Doktora
İngilizce
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN ÖZEKİCİ
- Postpartum dönemdeki kadınların aile planlaması tutum ölçeğinin geliştirilmesi
Developing postpartum family planning attitude scale
ZEYNEP SEDEF VAROL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Halk SağlığıEge ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELTEM ÇİÇEKLİOĞLU
PROF. DR. ŞAFAK TANER
- Large-scale and nonconvex eigenvalue optimization
Büyük çaplı ve konveks olmayan özdeğer optimizasyonu
FATİH KANGAL
- An investigation of investor behaviors in financial markets
Finansal piyasalardaki yatırımcı davranışlarının incelenmesi
EFE ÇÖTELİOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN ÖZEKİCİ