Geri Dön

Farklı regresyon modellerinde lineerizasyon sapmalarının minimize edilmesine yönelik model önerisi

Model proposal to minimize linearization deviations in different regression models

  1. Tez No: 812880
  2. Yazar: KADİR YILMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜNEVVER TURANLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 56

Özet

Bu çalışmada, farklı regresyon modellerinde lineerizasyon sapmalarının minimize edilmesine yönelik bir model önerisinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada sosyal bilimler, finansal bilimler ve sağlık bilimleri olmak üzere üç alandan Dünya Bankası verileri kullanılarak, her bir alan için eğri tahmin modelleri ve regresyon katsayıları ile lineerizasyondan sapmalar hesaplanmıştır. Sosyal alanda değişkenler arasında ikinci derece ve kübik ilişki olduğu durum ile lineer ilişki olduğu durum arasında %7,80'lik bir sapma söz konusudur. Finans alanında açıklama gücü değişimi farkı en fazla kübik modelde olup, lineer model kübik modele göre %5,70 daha düşük açıklama gücüne sahiptir. Sağlık alanındaki verilerde en fazla sapma kübik ve ikinci derecede fonksiyonda görülmekte olup, %2,3 civarındadır. Buna göre en fazla sapma sosyal alanda olup, bunu sırasıyla finans ve sağlık alanı izlemektedir. Önerilen Regresyon Düzeltme Katsayısı (RDK) bir model içerisinde her bir bağımlı değişken için bağımsız değişkenlerin maksimum R2 değerinden lineerizasyon değerinin farkının kareli ortalaması olup, bu sayede birden fazla bağımsız değişkenin söz konusu olduğu modellerde, değişkenlerin lineerizasyon sapmalarını minimize etmektedir. Elde edilen sonuçlar, özellikle sosyal ve finansal alanlardaki regresyon modellerinde sapmaların %5'in üzerinde olabileceğini ve ciddi anlam ifade edebileceğini ortaya koymaktadır. Bu nedenle, daha geniş örneklem ve daha fazla veriyle, RDK için daha geniş bir alan uygulamasının sağlanması ve saha uygulamalarında RDK kullanımı önerilmektedir.

Özet (Çeviri)

In this study, it is aimed to develop a model proposal for minimizing linearization deviations in different regression models. In the study, curve estimation models and regression coefficients and deviations from linearization were calculated for each field using World Bank data from three fields: social sciences, financial sciences and health sciences. There is a 7.80% deviation between the situation where there is a quadratic and cubic relationship between the variables in the social field and the situation where there is a linear relationship. In the field of finance, the difference in explanatory power is highest in the cubic model, and the linear model has 5.70% lower explanatory power than the cubic model. In the data in the field of health, the greatest deviation is seen in cubic and second-degree functions, around 2.3%. Accordingly, the highest deviation is in the social domain, followed by finance and health, respectively. The proposed Area Correction Coefficient (ADK) is the squared average of the difference of the linearization value from the maximum R2 value of the independent variables for each dependent variable in a model, thus minimizing the linearization deviations of the variables in models where there is more than one independent variable. The results show that deviations in regression models, especially in social and financial fields, can be over 5% and have serious meaning. Therefore, with a larger sample and more data, it is recommended to provide a wider field application for RCC and to use RCC in field applications.

Benzer Tezler

  1. A New numerical approach for the sauter mean diameter in high speed diesel engines

    Yüksek devirli bir diesel motordaki yakıt damlasına ait sauter ortalama çapı için yeni bir yaklaşım

    SELİM BUĞDANOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1993

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. OSMAN KAMİL SAĞ

  2. Bağlantı fonksiyonlarına ilişkin bir uygulama

    An application for link functions

    MUHAMMED EMİR YEŞİLOVA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    ZiraatVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH YEŞİLOVA

  3. Alternatif regresyon modelleriyle miyokard infarktüsü sonrası sağkalımı etkileyen faktörlerin belirlenmesi

    Determination of factors that influence the survival using alternative regression models in myocardial infarction

    İBRAHİM HALİL TANBOĞA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BiyoistatistikAtatürk Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER ALKAN

  4. Kırpılmış poisson regresyon analizi ve bir uygulama

    Clipped poisson regression analysis and an application

    SEÇİL KARTAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonometriSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NECATİ ALP ERİLLİ

  5. Determination of time-of-use prices in electricity markets using clustering analyses

    Elektrik piyasalarında çok zamanlı fiyatların kümeleme analizleri kullanılarak belirlenmesi

    MOHSAN HUSSAIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKadir Has Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EMRE ÇELEBİ