Spatial (mekânsal) otoregresif modeller: Özellikleri ve parametre tahmini
Spatial autoregressive models: Properties and parameter estimation
- Tez No: 920497
- Danışmanlar: PROF. DR. OLÇAY ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında mekansal etki, mekansal otokorelasyon, ağırlık matrisleri, mekansal regresyon modelleri, bu modellerin tahmin yöntemleri, robustlık, simülasyon çalışması ve gerçek veri seti üzerindeki tahmin sonuçları ele alınmıştır. Mekansal modellerin klasik tahmin yöntemi ile elde edilen tahmin edicileri, veri setinde aykırı değerler olmaması durumunda iyi sonuçlar vermektedir. Ancak veri setinde aykırı değer olması durumunda veya hataların normal dağılmaması durumunda klasik yöntemlerle elde edilen sonuçlar tutarlı olmamaktadır. Bu gibi durumları gidermek için ise robust yöntemler kullanılmaktadır. Mekansal otoregresif model ve mekansal hata modelinin Huber'in tanımladığı M tahmin yöntemi ile tahmin edicileri ele alınmıştır. Mekansal otoregresif model (SAR)' ın en çok olabilirlik tahmin edicisi ile robust tahmin edicisi, farklı hata dağılımları ile simüle edilmiştir. Simülasyon sonuçlarında, robust tahmin edicinin normallik varsayımının sağlanamadığı, aykırı değerlerin olduğu durumlarda tercih edilmesi daha tutarlı ve dayanıklı değerlerin sağlandığını göstermiştir. Ayrıca gerçek bir veri seti üzerinde uygulama yapılarak robust tahmin edicinin performansı gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, spatial effect, spatial autocorrelation, weight matrices, spatial regression models, estimation methods of these models, robustness, simulation study and estimation results on real data set are discussed. Estimators of spatial models obtained with classical estimation method give good results in case there are no outliers in the data set. However, if there are outliers in the data set or errors are not normally distributed, the results obtained with classical methods are not consistent. Robust methods are used to eliminate such situations. Estimators of spatial autoregressive model and spatial error model with M estimation method defined by Huber are discussed. Maximum likelihood estimator and robust estimator of spatial autoregressive model (SAR) are simulated with different error distributions. Simulation results show that robust estimator is preferred in cases where normality assumption is not provided and there are outliers, more consistent and robust values are provided. Additionally, the performance of the robust estimator is demonstrated by appling it on a real data set.
Benzer Tezler
- Genelleştirilmiş doğrusal mekânsal modellere koşullu otoregresif model yaklaşımı
Conditional autoregressive model approach to generalized linear spatial models
LEYLA BAKACAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERPİL AKTAŞ ALTUNAY
- Turizm sektöründe konaklama tesisi fiyatlandırmasının mekânsal ve niteliksel belirleyicileri: Antalya Körfezi örneği
Spatial and qualitative determinants of accommodation facility pricing in tourism sector: Example Gulf of Antalya
AYKUT SEZGİN
Doktora
Türkçe
2014
TurizmSüleyman Demirel Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT ALİ DULUPÇU
- Yapay zeka teknikleri kullanılarak hava durumu değişimlerinin toplu taşım talep tahminine olan etkisi: İstanbul örneği
The impact of weather changes on public transportation demand forecasting using artificial intelligence techniques: The case of Istanbul
CAFER YAZICIOĞLU
Doktora
Türkçe
2025
UlaşımKırıkkale Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ PAYIDAR AKGÜNGÖR
- Toplumsal cinsiyet ve sosyoekonomik faktörler kapsamında kadın milletvekilleri temsilinin mekânsal analizi
Spatial analysis of women deputies representation within the scope of gender and socioeconomic factors
YILDIZ CALP BODUROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EkonomiHitit Üniversitesiİnsan Kaynakları Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM DÜNDAR
- Mekânsal panel veri yaklaşımı: Otokorelasyonlu hata terimi problemi ve heterojen katsayılı otoregresif model
Spatial panel data approach: Autocorrelated error term problem and autoregressive model with heterogeneous coefficients
RÜYA KARCI