Geri Dön

Genelleştirilmiş lineer modellerde yanlı tahmin yöntemleri ve uygulamaları

Biased estimators and their applications in generalized linear models

  1. Tez No: 845413
  2. Yazar: MERVE KANDEMİR ÇETİNKAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Genelleştirilmiş lineer karma modellerde parametre tahmini ve sonuç çıkarım

    Parameter estimation and inference in generalized linear mixed models

    ŞİDA SEÇKİN KURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikDicle Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGE KURAN

  2. 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

    İngilizce

    2014

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUAMMER ERTAÇ ERGÜVEN

  3. Mikrofon dizilerinde ses kaynağının yerinin zaman farkı gecikmeleri kullanılarak bulunması

    Sound source localization using microphone arrays by tdoa method

    BİLGE MİNİSKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. MÜRVET KIRCI

  4. 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

    İngilizce

    2023

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YURDANUR ÜNAL

  5. Machine learning assisted force field development for nucleic acids

    Nükleik asitler için makine öğrenimi destekli kuvvet alanı geliştirilmesi

    GÖZDE İNİŞ DEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKİN