Geri Dön

Parçalı lineer modeller altında parametre tahminleri ve tahmin ediciler arasındaki bazı ilişkiler

Parameter estimations under partitioned linear models and some relations between parameter estimators

PDF İndir

  1. Tez No: 889136
  2. Yazar: HARUN SAKA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN MADEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ordu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 113

Özet

Bu tez çalışması altı bölüm halinde düzenlenmiştir. Birinci bölümde çalışmanın amacından bahsedilerek kısa bir giriş verilmiştir. İkinci bölümde çalışmamızda gerekli olacak temel tanımlar, teoremler ve genel bilgiler ifade edilmiştir. Üçüncü bölümde genel lineer model ve onun kısıtlamalı modeli altında parametrelerin alışılmış en küçük kareler tahmin edicisi (OLSE) ve en iyi lineer yansız tahmin edicisi (BLUE) gözönüne alınmıştır. Ayrıca genel model altındaki tahmin ediciler ile kısıtlamalı lineer model altındaki tahmin edicilerin eşit olması için bazı gerek ve yeter şartlar araştırılmıştır. Dörtüncü bölümde parçalı lineer modeller altında parametrelerin alışılmış en küçük kareler tahmin edicisi (OLSE) ve en iyi lineer yansız tahmin edicisi (BLUE) gözönüne alınmıştır. Ayrıca eşitlik veya eşitsizlik kısıtlamalı parçalı lineer modeller altındaki tahmin edicilerin eşit olması için bazı gerek ve yeter şartlar araştırılmıştır. Beşinci bölümde ise sonuç ve öneriler verilmistir. Altıncı bölümde ise tezde yararlanılan kaynaklar listelenmiştir.

Özet (Çeviri)

This thesis is organized in six parts. In the first chapter, an introduction is given by mentioning the purpose of the study. In the second chapter, the basic definitions, theorems and general information that will be required in our study are expressed. In the third chapter, the ordinary least squares estimator (OLSE) and the best linear unbiased estimator (BLUE) of parameters under a general linear model and its equality constrained model are considered. Also, some necessary and sufficient conditions are investigated for equalities of estimators under a general linear model and its constrained model. In the fourth chapter, the ordinary least squares estimator (OLSE) and the best linear unbiased estimator (BLUE) of parameters under partitioned linear model are considered. Furthermore, some necessary and sufficient conditions are investigated for equalities of estimators under equality or inequality constrained partitioned linear models. In the fifth chapter, conclusions and recommendations are given. In the sixth chapter, the sources used in the thesis are listed.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    651448

    Düzenlenmiş sözde-kopula regresyon modeli

    Modified pseudo-copula regression model

    ÖVGÜCAN GÖNENÇ ERDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Aktüerya BilimleriHacettepe Üniversitesi

    Aktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERAL SUCU

  2. Tez No

    485260

    Visual object recognition and detection using deep learning

    Derinlikli öğrenme ile görsel nesne tanıma ve tespit etme

    BURAK ÇÖREKCİOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU

  3. Tez No

    915343

    Development of a machine learning model for predicting liner wear in SAG mills

    SAG değirmenlerde astar aşınmalarının tahmini için makine öğrenmesi modeli geliştirilmesi

    YUSUF ENES PURAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Cevher Hazırlama Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERİDUN BOYLU

  4. Tez No

    954777

    Predictive modeling of non-routine maintenance workload in aircraft operations: a task card-level approach using real mro data and machine learning

    Uçak bakım operasyonlarında non-routıne iş yükünün öngörüsel modellemesi: gerçek mro verileri ve makine öğrenmesi ile görev kartı düzeyinde bir yaklaşım

    TALHA GÜÇLÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ ERGÜN

  5. Tez No

    367632

    Vacuum infusion (VI) process modeling and material characterization with viscoelastic compaction models

    Viskoelastik sıkıştırma modelleri ile malzeme karakterizasyonu ve vakum infüzyon (VI) işlemi modellemesi

    BEKİR YENİLMEZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Makine MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERCÜMENT MURAT SÖZER

Geri Dön