Kötü koşulluluk ve eksik sunumluluk problemi altında çoklu regresyon modelinin tahmin edilmesinde kullanılan bazı yöntemler ve çözüm önerileri
Some methods and solutions for estimating multiple regression model under ill conditioned and ill-posed problem
- Tez No: 928806
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SİBEL ÖRK ÖZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Kötü koşulluluk, eksik sunumluluk, Ridge tahmin edici, Genelleştirilmiş maksimum entropi, regresyon tahmini, Ill-conditioned, ill-posed, Ridge regression, Generalized maximum entropy, regression estimation
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Bu çalışmada, kötü koşulluluk ve eksik sunumluluk problemlerinin etkisi altında çoklu regresyon modellerinin tahmin performansını artırmak için kullanılan alternatif yöntemler incelenmektedir. Klasik Doğrusal Regresyon Modeli (KDRM), özellikle çoklu doğrusal bağlantı veya gözlem eksikliği durumlarında parametre tahminlerinde tutarsızlığa neden olabilir. Çalışmada, yanlı tahmin edicilerden Ridge tahmin edici ve Genelleştirilmiş Maksimum Entropi (GME) tahmin edici teorik temeller ile detaylandırılmış ve uygulamalı analizlerle karşılaştırmalı performansları değerlendirilmiştir. Ramanathan'ın (1992) ABD'nin tarımsal girdi ve çıktı verileri ile gayrisafi milli hasıla verileri kullanılarak gerçekleştirilen uygulamalarda, Ridge regresyonunun ceza parametresi ile tutarlılığı artırdığı; GME'nin ise eksik sunumluluk problemlerinde daha üstün performans sergilediği görülmüştür. Sonuç olarak, her iki yöntemin de klasik tahmin tekniklerine alternatif olarak güvenilir ve tutarlı sonuçlar sunduğu ortaya konulmuştur. Bu çalışma, ekonometrik modellemede tahmin performansını artırmaya yönelik çözüm yolları sunmakta ve bu alandaki literatüre katkı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This study examines alternative methods to enhance the estimation performance of multiple regression models under ill-conditioned and ill-posed problems. The Classical Linear Regression Model (CLRM) often leads to instability in parameter estimates, especially in the presence of multicollinearity or insufficient observations. The study elaborates on the theoretical foundations of methods such as Ridge Regression and Generalized Maximum Entropy (GME) and evaluates their comparative performance through applied analyses. Applications based on agricultural input-output data and Gross Domestic Product (GDP) data from the United States from Ramanathan (1992) demonstrate that Ridge Regression improves stability through its penalty parameter, while GME outperforms in handling ill-posed problem. Consequently, both methods provide reliable and consistent alternatives to classical estimation techniques. This study contributes to the literature by offering solutions to improve estimation performance in econometric modeling.
Benzer Tezler
- Karma denemelerde, tasarımlarda ve modellerde kötü koşulluluk problemi
Ill conditioning problem in mixture experiments, designs and models
ORKUN COŞKUNTUNCEL
- Kapalı ortamlara yerleştirilen objelere ilişkin düz ve ters saçılma problemleri
Forward and inverse scattering problems for the objects located in a closed medium
GİZEM DİLMAÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ YAPAR
- Reconstruction of binary electrical conductivity distributions using genetic algorithms
İkili elektrik iletkenlik dağılımlarının genetik algoritmalar ile yeniden oluşturulması
ÇETİN GÜREL
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. LEVENT OVACIK
- Karma denemelerde ve modellerde Robust istatistiksel analizler
Robust statistical analysis for experiments with mixtures
ORKUN COŞKUNTUNCEL
Doktora
Türkçe
2005
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OLCAY ARSLAN
- Lineer sabit parametreli sistemlerin frekans domeni verileri yardımıyla modellenmesi
Başlık çevirisi yok
ÜMİT GÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. AYDIN AKAN