Geri Dön

Bootstrap yöntemi ile parametre tahmini

Parameter estimation by the bootstrap method

  1. Tez No: 77896
  2. Yazar: UMUT ATALAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEYHAN İNAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1998
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 143

Özet

IV ÖZET Parametrik istatistiksel çıkarsamalı yöntemlerin kullanımının olası olmadığı durumlarda istatistiksel çıkarsama yapmak için, parametrik olmayan istatistiksel çıkarsamalı yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemlerin geliştirilmesinde, bilgisayar teknolojisindeki gelişmelerin etkisi büyük olmuştur. Parametrik olmayan tahmin yöntemlerinin ilki Quenouille (1949) tarafindan ortaya atılan jackknife yöntemidir. Jackknife yönteminin yetersiz olduğunun anlaşılması üzerine bootstrap yöntemi Efron (1979) tarafindan ortaya atılmıştır. Gerek jackknife yöntemi gerekse bootstrap yöntemi, dağılımsal varsayımlara ve çözümsel formüllere gerek duymaksızın istatistiksel çıkarsama yapmaya olanak sağlayan yöntemlerdir. Bu çalışmanın amacı, bootstrap yöntemini tanıtmak; kesikli dağılımların parametrelerinin, özellikle dağılım bilgisinin var olmadığı durumlarda, nokta ve aralık tahminlerini elde etmede de uygun bir yöntem olduğunu göstermektir. Bu amaç doğrultusunda Birinci Bölüm' de konu kısaca açıklanmıştır. İkinci Bölüm' de bootstrap yöntemine ilişkin genel bilgiler verilmiş; Üçüncü Bölüm' de kesikli dağılımların parametrelerinin nokta ve aralık tahminlerinin bootstrap yöntemiyle bulunabilecekleri gösterilmiş, bu amaç için yazılmış bilgisayar benzetim programı kullanılarak elde edilen sonuçlar verilmiştir. Bu sonuçlar Dördüncü Bölüm'de tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Nonparametric statistical inference methods were developed for making statistical inference when it is not possible to use parametric statistical inference methods. The computer technology was very useful in developing of these methods. The first nonparametric method is the jackknife method which was developed by Quenouille (1949). The bootstrap method was developed by Efron (1979) because the jackknife method was insufficient in some cases. Both the jackknife method and the bootstrap method allow to make statistical inference without making distributional assumptions and without the need for analytic formulas. The purpose of this study is to illustrate the bootstrap methods and to show that the bootstrap method is a convenient method, especially when the distributional assumptions are not valid, to obtain the point and the interval estimates of the parameters of discrete distributions. In the First Chapter, the subject is summarized. In' the Second Chapter, general information about the bootstrap methods is given; In the Third Chapter, h is shown that we can obtain the point and the interval estimates of the paraneters of discrete distributions by using the bootstrap method; the results obtained from the computer simulation program which is written for this aim, are given. These results are discussed in the Fourth Chapter.

Benzer Tezler

  1. Jackknife ve Bootstrop parametre tahmin yöntemlerinin etkinliğinin araştırılması

    Başlık çevirisi yok

    FEZAN ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Tıbbi BiyolojiAnadolu Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KAZIM ÖZDAMAR

  2. Robust optimizasyon yöntemi ile portföy analizi: BİST100 hisseleriyle bir uygulama

    Portfolio analysis with robust optimization method: An application on BIST100 stocks

    SALİH ÇAM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonometriÇukurova Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN BİLGİN KILIÇ

  3. Kantil regresyon analizinde Bootstrap tahmini

    Bootstrap estimation in quantile regression analysis

    SEÇKİN ÇAMURLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EkonometriCumhuriyet Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NECATİ ALP ERİLLİ

  4. Çoklu atama sonrası propensity skor tahmin yöntemlerine yeni yaklaşımlar

    New methods for estimating propensity scores following multiple imputation

    SEVİNÇ PÜREN YÜCEL KARAKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyoistatistikÇukurova Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLKER ÜNAL

  5. Eşanlı denklem modellerinde çoklu iç ilişkinin etkileri ve alternatif tahmin edicilerin karşılaştırılması

    Effects of multicollinearity in simultaneous equation models and comparisons of alternative estimators

    FULYA GEZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    EkonometriÇukurova Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ALTAN ÇABUK