Geri Dön

Regresyonda yeniden örnekleme metotlarına dayalı istatistiksel sonuç çıkarımı

Statistical inference based on resampling methods for regression

  1. Tez No: 947107
  2. Yazar: GÖKHAN UYAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BİRDAL ŞENOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 120

Özet

Bu tez çalışmasında, basit doğrusal regresyon modelindeki parametrelerin dayanıklı, jackknife yöntemine dayalı dayanıklı ve bootstrap yöntemine dayalı dayanıklı tahmin edicilerinin etkinlikleri hata terimlerinin dağılımının uzun kuyruklu simetrik (long tailed symmetric-LTS) olduğu varsayımı altında Monte Carlo simülasyon çalışması yardımıyla yan (bias), hata kareler ortalaması (mean squares error-MSE), ortak etkinlik (Deff) ve göreli etkinlik (relative efficiency-RE) kriterleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Dayanıklı regresyon yöntemleri olarak on iki farklı yöntem kullanılmış ve bu yöntemler detaylı olarak incelenmiştir. Monte Carlo simülasyon çalışması sonucunda elde edilen bulgular ışığında dayanıklı, jackknife yöntemine dayalı dayanıklı ve bootstrap yöntemine dayalı dayanıklı regresyon yöntemlerinin her biri için ayrı ayrı en yüksek etkinliğe sahip ilk üç regresyon yöntemi belirlenmiştir. Ayrıca, tez çalışmasında kullanılan regresyon yöntemleri yardımıyla elde edilen model parametrelerinin tahmin edicilerinin varsayılan modelden sapmalara ve aykırı değerlere karşı duyarlılıklarını belirlemek amacıyla farklı alternatif modeller altında etkinlikleri karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonunda tezde ele alınan regresyon yöntemlerinin uygulaması gerçek bir veri seti üzerinde gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis study, the efficiencies of robust estimators, jackknife-based robust estimators, and bootstrap-based robust estimators for the parameters in the simple linear regression model were compared using bias, mean squares error (MSE), defficiency (Deff) and relative efficiency (RE) criteria, through a Monte Carlo simulation study under the assumption that the distribution of the error terms is long-tailed symmetric (LTS). Twelve different robust regression methods were used and examined in detail. Based on the findings obtained from the Monte Carlo simulation study, the top three regression methods with the highest efficiency were determined separately for each of the robust, jackknife-based robust, and bootstrap-based robust regression approaches. Furthermore, the efficiencies of the parameter estimators obtained using these regression methods were compared under various alternative models in order to assess their sensitivity to deviations from the assumed model and to the presence of outliers. Finally, the application of the regression methods discussed in the thesis was demonstrated on a real dataset.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    888761

    Resampling methods and their applications in liu regression

    Lıu regresyonda yeniden örnekleme metotları ve uygulamaları

    MUSTAFA DENİZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    MatematikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR

  2. Tez No

    758157

    Kredi kartı dolandırıcılığının tespitinde yeniden örnekleme tekniklerinin kullanımı

    Use of resampling techniques in credit card fraud detection

    ALİ KEMAL AY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA NERGİS YOLAÇAN

  3. Tez No

    691933

    Application of bootstrap techniques in regression models

    Bootstrap yönteminin regresyon modellerinde uygulanması

    HUSNIYE ALTUNER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU

  4. Tez No

    128922

    Regresyonda yeniden örnekleme yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi

    Comperative investigation of the resampling methods in regression analysis

    DERVİŞ TOPUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    BiyolojiNiğde Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET YAYINTAŞ

    YRD. DOÇ. DR. SUAT ŞAHİNLER

  5. Tez No

    252651

    Bootstrap yönteminin regresyon analizinde kullanımı ve diğer yöntemlerle karşılaştırılması

    The usage of the Bootstrap method in regression analysis and its comparison with other methods

    DUYGU OKUTAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İstatistikEge Üniversitesi

    Uygulamalı İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN SAVAŞ SAZAK

Geri Dön