Beta regresyon modelinde tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of estimation methods in beta regression model
- Tez No: 864974
- Danışmanlar: PROF. DR. YASİN ASAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Beta regresyon modelinde çoklu bağlantı problemleri ortaya çıktığında, en çok olabilirlik tahmin edicisinin performansı olumsuz etkilenmektedir. Bu zorlukları aşmak amacıyla, çeşitli tahmin ediciler üzerinde detaylı bir inceleme gerçekleştirilmiştir. Modelin kararlılığını artırmak ve güvenilir sonuçlar elde etmek için, hemen hemen yansız Liu tahmin edicisinden esinlenerek geliştirilen hemen hemen yansız beta Liu tahmin edicisi, beta regresyon modeli için önerilmiştir. Bu tez kapsamında önerilen tahmin ediciler, hem teorik olarak karşılaştırılmış hem de Monte Carlo simülasyon çalışmaları ve gerçek veri uygulamaları ile performansları analiz edilmiştir. Elde edilen nümerik sonuçlar, teorik sonuçların doğruluğunu destekleyerek, önerilen tahmin edicilerin beta regresyon modellerinde çoklu bağlantı problemi ile başa çıkma konusundaki etkinliklerini açıkça ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
When multicollinearity problems occur in the beta regression model, the performance of the maximum likelihood estimator is negatively affected. In order to prevent multicollinearity problems, a detailed examination of the estimators was carried out. To increase the reliability of the model and the results, the almost unbiased beta Liu estimator, inspired by the almost unbiased Liu estimator, has been proposed for the beta regression model. The estimators used within the scope of this thesis were compared both theoretically and the estimators' performances were analyzed using the Monte Carlo simulation method. Furthermore, proposed estimators were tested on real data applications. The obtained numerical results support the accuracy of the theoretical results and clearly demonstrate the effectiveness of the proposed estimators in dealing with multicollinearity problems in beta regression models.
Benzer Tezler
- Ektopik gebeliklerde medikal tedavi başarısını öngörmede beta ;HCG' deki değişikliklere ve klinik özelliklere dayalı bir tahmin modeli
A prediction model for the success of medical treatment in ectopic pregnancies based on changes in beta HCG and clinical features
EMRE ANDIZOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM KARACA
- Bid-ask spread, liquidity and the effects of firm-level and market-level features
Alım satım farkı, likidite ve şirkete ve piyasaya özgü koşulların etkileri
ZEYNEP GÜLOĞLU
Doktora
İngilizce
2018
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CUMHUR ENİS EKİNCİ
- Beta regresyon analizinde sezgisel optimizasyon algoritmaları kullanarak model seçimi
Model selection in beta regression analysis using heurisic optimization algorithms
EMRE DÜNDER
Doktora
Türkçe
2017
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ
- Geometric modelling in regression and distribution estimation
Regresyon ve dağılım tahmininde geometrik modelleme
MAHMUT SAMİ ERDOĞAN
Doktora
İngilizce
2019
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM EGE ORUÇ
- Investor sentiment: From global to local
Küreselden yerele yatırımcı duyarlılığı
BAYRAM VELİ SALUR
Doktora
İngilizce
2023
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CUMHUR ENİS EKİNCİ