Geri Dön

Regresyon analizi ve TCDD'nin yük ve yolcu taşımacılığı üzerine bir uygulama

Regression analysis and an application for freight and passenger transportation in Turkish railways (TCDD)

  1. Tez No: 8669
  2. Yazar: CAHİT BILDIRCIN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAMZA GAMGAM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1990
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 126

Özet

Bu tez çalışmasında TCDD'nin temel işlev ve sunduğu hizmetin özellikleri, doğrusal çoklu regresyon çözümle mesinde parametre tahminleri, regresyon çözümlemesinde bağımsız değişkenlerin bağımsızlık varsayımlarının bozulmasını belirten çoklubağlantının ortadan kaldırılabilmesi için kullanılabilecek teknikler açıklanmaya çalışılmış ve TCDD'nin verileri kullanılarak iki uygulamaya yer verilmiş tir Demiryollarının yük ve yolcu taşıma miktarı ile bunları açıklayan bağımsız değişkenler için iki ayrı çoklu doğ rusal regresyon çözümlemesi yapılarak sonuçlar alınmıştır. Çoklubağlantı varlığında değişken seçim yöntemlerinden adım- sal yöntem ve ridge regresyonunun grafiksel bir anlatımı olan ridge izi uygulanmıştır. Yukarıda açıklanan tüm hususlara çözüm getirebilmek ve genel sonuçları elde edebilmek için bilgisayar paket programları kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, bundan sonra neler yapılabileceği hususunda öneride bulunulmuştur.

Özet (Çeviri)

This study aims to determine basic functions and characteristics of TCDD services, to determine the esti mators of parameters required in analysis of linear mul tiple regression, to determine techniques that utilized to eliminate multicollinearity identifying spoiling of independency assumption of independent variables in reg ression analysis and two applications made by using TCDD's data are described. For the valume of freight and passen ger transportation in railways and related independent variables, two different multi linear regression analysis are made to obtain results. In the existence of multi collinearity, ridge trace has been applied, which is graphical description of ridge regression and stepwise method among variable selection methods. Pocket Program ming of Computer has been used to solve all problems explained above, to obtain general results. Recommenda tion are put forth about what can be done further accor ding to the results obtained.

Benzer Tezler

  1. TCDD yük ve yolcu taşımacılığının AHP yöntemi ile modellenmesi

    Modeling of TCDD load and passenger transport by AHP method

    HACER NUR SAĞLAMYÜREK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    UlaşımErzincan Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİM FERİT BAYATA

  2. TCDD'de serbestleştirilme yasası algısının, çalışanların örgütsel bağlılık ve işten ayrılma niyetine etkisi

    The effect of perception of law of liberation in TCDD on employee organizational commitment and intention to left

    FAİK SEZER EKMEKCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BERRİN FİLİZÖZ

  3. Kıyı alanlarının (waterfronts) dönüşümü üzerine bir sürdürülebilirlik analizi: Haydarpaşa örneği

    Sustainability analysis on the transformation of waterfronts: The case of Haydarpasa

    FATİH KOCA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEVKİYE ŞENCE TÜRK

  4. Standart penetrasyon-dinamik konik penetrasyon deneylerinin karşılaştırmalı analizi

    Başlık çevirisi yok

    METE GÜRLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    Jeoloji MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. K. ERÇİN KASAPOĞLU

  5. Stock market business cycle prediction using regresyon analysis and artificial neural network

    Regresyon analizi ve yapay sinir ağı kullanarak stok market iş döngüleri tahminlemesi

    ALEV KARAKUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBahçeşehir Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ETHEM ÇANAKOĞLU