Farklı regresyon modellerinde lineerizasyon sapmalarının minimize edilmesine yönelik model önerisi
Model proposal to minimize linearization deviations in different regression models
- Tez No: 812880
- Danışmanlar: PROF. DR. MÜNEVVER TURANLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- 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
- 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
- Bağlantı fonksiyonlarına ilişkin bir uygulama
An application for link functions
MUHAMMED EMİR YEŞİLOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
ZiraatVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH YEŞİLOVA
- 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
2019
BiyoistatistikAtatürk ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER ALKAN
- Kırpılmış poisson regresyon analizi ve bir uygulama
Clipped poisson regression analysis and an application
SEÇİL KARTAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EkonometriSivas Cumhuriyet ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NECATİ ALP ERİLLİ
- 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
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKadir Has ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EMRE ÇELEBİ