Ridge regresyon üzerine bir çalışma
A Study on ridge regression method
- Tez No: 93577
- Danışmanlar: PROF. DR. SONER GÖNEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 161
Özet
RIDGE REGRESYON ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA (Yüksek Lisans Tezi) Orhan İPEK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TEMMUZ 2000 ÖZET Regresyon modellerinde En Küçük Kareler (EKK) yönteminin kullanılması oldukça yaygındır. EKK yönteminin bilinen varsayımları vardır. Eğer bu varsayımlar sağlanıyor ise EKK yöntemi yansız ve en küçük varyanslı parametre tahminleri verir. Fakat bağımsız değişkenler arasında bağlantı olduğunda EKK yöntemi ile yanlış sonuç ve yanlış model elde edilmesi söz konusu olur. Bu çalışmada çoklu doğrusal regresyon modeli, çoklubağlantı ve yanlı regresyon yöntemlerinden ridge regresyon yöntemi incelendi. Daha sonra bir uygulama yapılarak regresyon modeli oluşturuldu ve çoklubağlantı olduğu görüldü. Bunun giderilmesi için ridge regresyon yöntemiyle çözüm yapıldı. Bu tezde yapılan incelemeler sonucunda bağımsız değişkenler arasında çoklubağlantının varlığında da çözümün yapılabileceği görüldü. Bilim Kodu : 406.01.01 Anahtar Kelimeler : Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi, Çoklubağlantı, Yanlı Regresyon Yöntemleri ve Ridge Regresyon Sayfa Adedi : 152 Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Soner GÖNEN
Özet (Çeviri)
11 A STUDY ON RIDGE REGRESSION METHOD (M.Sc.Thesis) Orhan İPEK GAZİ UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY July 2000 ABSTRACT It is very common to use The Least Squares Method in regression models. The Least Squares Method has assumptions which are familiar. The Least squares method gives unbiased and minimum variance of parameter estimates if these assumptions are true. However there is the likelihood of obtaining wrong result and wrong model by means of least squares method when there is collinearity among the independent variables. In this study, the multiple linear regression model is analysed by means of multicollinearity and ridge regression method, which is one of the methods of biased regression method. Then, a regression model is found following an application and it is seen that there is multicollinearity. To get rid of this multicollinearity the solution is obtained by means of ridge regression method. As a result of the analysis made in this study, it is posibble to find a solution even in case there is multicollinearity among independent variables. Science code : 406.01.01 Key Words : Multiple Linear Regression Analysis, Multicollinearity, Biased Regression Methods and Ridge Regression. Page number : 152 Advisor : Prof. Dr. Soner GÖNEN
Benzer Tezler
- Üretim fonksiyonunun kestirimi üzerine bir çalışma
A study on estimation of production function
HÜLYA BAŞEĞMEZ
- Yapay zekâ yöntemleriyle borsa endeksinin yönünün tahmini üzerine bir çalışma: Karşılaştırmalı analiz
A study on the prediction of the direction of the stock market index with artificial intelligence methods: Comparative analysis
MUSTAFA YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
MatematikHatay Mustafa Kemal ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ KILIÇOĞLU
- Doğrusal regresyonda Ridge,liu ve LASSO tahmin edicileri üzerine bir çalışma
A study on Ridge, Liu and LASSO estimator in linear regression
AYŞE KÜÇÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERAL ÇETİN
- Ridge regresyon ve öğrenci başarısı üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
VEDİDE REZZAN USLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Teorisi Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. NECATİ TUREDİ