Genelleştirilmiş lineer modellerde yanlı tahmin yöntemleri ve uygulamaları
Biased estimators and their applications in generalized linear models
- Tez No: 845413
- Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Genelleştirilmiş lineer modeller (GLM) uygulamalı istatistikte yaygın olarak karşımıza çıkan bir model tipi olup ziraat, demografi, ekoloji, ekonometri, iktisat, eğitim, tıp, çevre, jeoloji, politik bilimler, psikoloji ve sosyoloji gibi çeşitli alanlarda uygulamalara sahiptir. İlk olarak Nelder ve Wedderburn (1972) tarafından tanımlanmış ve literatürde yaygın bir şekilde yer almıştır. Klasik doğrusal regresyon (Linear Regression, LR) modelinde olduğu gibi GLM'de de tahmin edicilerin iyiliğini etkileyen birçok faktör bulunmaktadır ki bunlardan birisi de açıklayıcı değişkenler arasında karşımıza sıklıkla çıkmakta olan çoklu doğrusal bağlantı problemidir. Bu problem, GLM'de en çok olabilirlik (Maximum Likelihood, ML) tahminini etkilemektedir. Bu nedenle LR'de olduğu gibi GLM'de de alternatif tahmin yöntemleri ve karşılaştırmalarını içeren çalışmalar ile son zamanlarda yaygın şekilde karşılaşılmaktadır. Bu çalışmada, GLM'de çoklu doğrusal bağlantı problemini giderebilmek için iki parametreli, konveks kombinasyon, Jackknifed ve uyarlanmış Jackknifed tahmin edicileri elde edilmiş ve var olan tahmin ediciler ile hata kareler ortalaması (Mean Squared Error, MSE)'na göre karşılaştırılmıştır. Bu tahmin edicilerin performansı Poisson, negatif binom ve gamma yanıt değişkenli modellerde detaylı bir şekilde incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar gerçek örnekler ve simülasyon çalışmaları yapılarak örneklendirilmiştir. Genel olarak, önerilen tahmin edicilerin performanslarının literatürdeki tahmin edicilerin performanslarından daha iyi olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Generalized linear models (GLM) is a common type of model in applied statistics and have applications in various fields such as agriculture, demography, ecology, econometrics, economics, education, medicine, environment, geology, political sciences, psychology and sociology. It was first described by Nelder and Wedderburn (1972) and has widely taken part in the literature. It gradually became a known and widely used model. As in the classic linear regression (LR) model, there are many factors that affect the performance of estimators in GLM, one of which is the multicollinearity problem, which is frequently encountered between explanatory variables. This problem affects the maximum likelihood (ML) estimates in the GLM. For this reason, studies on alternative estimation methods and their comparisons in GLM, as in the LR, have recently been widely encountered. In this study, two-parameter, convex combination, Jackknifed and modified Jackknifed estimators are introduced to combat multicollinearity in GLMs and they are compared with the existing estimators according to mean squared error (MSE). The performance of these estimators is examined in detail for the Poisson, negative binomial and gamma response models. The results are illustrated by conducting real data and simulation studies. Generally, it can be concluded that the performances of the new proposed estimators are better than the performances of the estimators in the literature.
Benzer Tezler
- Genelleştirilmiş lineer karma modellerde parametre tahmini ve sonuç çıkarım
Parameter estimation and inference in generalized linear mixed models
ŞİDA SEÇKİN KURT
- Tam bağli olmayan temas koşullari altinda elastik ve ön gerilmeli tabaka ile örtülmüş yari düzlemde genelleştirilmiş Rayleigh dalgalarinin dispersiyonu
The influence of imperfectly bonded interfaces on the generalized Rayleigh wave dispersion in pre-stressed elastic stratified half-spaces
MASOUD NEGİN
Doktora
İngilizce
2014
Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUAMMER ERTAÇ ERGÜVEN
- Mikrofon dizilerinde ses kaynağının yerinin zaman farkı gecikmeleri kullanılarak bulunması
Sound source localization using microphone arrays by tdoa method
BİLGE MİNİSKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. MÜRVET KIRCI
- Future changes in hourly extreme precipitation, return levels, and non-stationary impacts in Türkiye
Türkı̇ye'de saatlı̇k aşırı yağışlarda gelecektekı̇ değı̇şı̇mler, tekerrür miktarı ve durağan olmayan etkı̇ler
KUTAY DÖNMEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YURDANUR ÜNAL
- Machine learning assisted force field development for nucleic acids
Nükleik asitler için makine öğrenimi destekli kuvvet alanı geliştirilmesi
GÖZDE İNİŞ DEMİR
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKİN