Geri Dön

Eksik gözlem olduğu durumda çoklu regresyon analiz yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi

Comparative investigation of multiple regression analyses in case of incoplete data

  1. Tez No: 95156
  2. Yazar: HALİL İBRAHİM AKÇADAĞ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HİKMET ORHAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

m ÖZET Bu çalışmada, ortalaması p. = (\i\, p.2,.-, u?,) ve varyans kovaryans matrisi E = {o^, j = 1, 2,..., p; k = 1, 2,..., p} olan çok değişkenli normal dağılıma sahip verilerin bazıları şansa bağlı olarak kaybedildiğinde, bu verilerin en küçük kareler (EKK), Buck's, ve Maximum Olabilirlik (ML) yöntemleriyle yapılan tahminleri incelenmiştir. Bir örnek üzerinde önce tam gözlemlerde daha sonra her bir değişkendeki gözlemlerin %5'i ve %10'nu şansa bağlı olarak çekilerek bunların eksik olduğu kabul edilmiştir. Buradan karşılıklı tam gözlemlerde, en küçük kareler (EKK), Buck's ve Maximum Olabilirlik (ML) yöntemleriyle tahminleri yapılarak yeniden düzenlenen verilerin ortalamaları, varyanslan, regresyon katsayılarının tahminleri, standart hataları ve regresyon analizleri yapılmıştır. Bu yöntemlerin karşılaştırmasında karşılaştırma kriteri olarak hata kareler ortalaması kullanılmıştır. Buna göre en iyi tahmin edici yöntem sırasıyla toplam gözlemlerin %5'i kayıp olduğunda ML (HKO = 0.141), Buck (HKO = 0.142) ve EKK (HKO =0.4266), toplam gözlemlerin %10'nu kayıp olduğunda ML (HKO = 0.1516), Buck's (HKO = 0.1538) ve EKK yöntemi (HKO = 0.5913) olarak bulunmuştur. ANAHTAR KELİMELER: Eksik Gözlemler, Regresyon Analizi, En Küçük Kareler, Buck's, Maximum Olabilirlik

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT In this study, it was investigated that, estimations of missing data by using Least Squares, Buck's and Maximum Likelihood methods when some of the multivariate normal distributed data that have mean of \i = (u.19u-2,...,|i.p) and variance covariance matrices of ]>]=Pjk> j = l,2,...,p;k = l,2,...,p} were lost randomly. It was assumed that on a sample firstly on complete data and then 5 percent and 10 percent of the each variable data were randomly deleted. Then it was estimated by Least Squares, Buck's and Maximum Likelihood methods on reciprocal complete data and means, variances, estimations of regression coefficients, standard errors and regression analyses of rearranged data were completed. In this study, the error mean of squares were used as a comparision criteria. As a result, the best estimating methods were found as Maximum Likelihood (EMS = 0.141) and Buck's (EMS=0.142) and Least Squares (EMS=0.4266) in case of 5 percent of total data were lost, respectively. In the other hand, if 10 percent of data were lost, the best estimating methods were found as Maximum Likelihood (EMS=0.1516), Buck's (EMS=0.1538) and Least Squares methods (EMS=0.5913), respectively. KEY WORDS: Incomplete Data, Regression Analysis, Least Squares, Buck's, Maximum Likelihood

Benzer Tezler

  1. Tez No

    885617

    Estimation of PM10 variations in the Southeastern and Eastern Anatolia regions of Türkiye using remote sensing and statistical models

    Türkiye'nin Güneydoğu ve Doğu Anadolu bölgelerindeki PM10 değişimlerinin uzaktan algılama ve ı̇statistiksel modeller kullanılarak tahmini

    SULTANAY MURZAEVA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER ÜNAL

  2. Tez No

    529371

    Ters yüz edilmiş sınıf modeline dayalı yazma öğretiminin öğrencilerin üstbilişsel farkındalık düzeylerine, yazma başarılarına ve kaygılarına etkisi

    The effect of flipped classroom model-based writing teaching on metacognitive awareness level, writing success and writing anxiety of students

    HASAN BASRİ KANSIZOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Türkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM BAYRAK CÖMERT

  3. Tez No

    439790

    Direction finding in the presence of array imperfections, model mismatches and multipath

    Dizilim kusurları, model uyuşmazlıkları ve çok-yollu yansımaların olduğu durumda yön bulma

    AHMET MUSAB ELBİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TEMEL ENGİN TUNCER

  4. Tez No

    268049

    Uncertain linear equations

    Belirsiz denklem sistemleri

    MERT PİLANCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. ORHAN ARIKAN

  5. Tez No

    826433

    Comparison of missing data imputation methods applied to daily temperature and precipitation data in Turkey

    Türkiye'de günlük sıcaklık ve yağış verilerine uygulanan kayıp veri atama yöntemlerinin karşılaştırılması

    DİDEM GEZGEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL

Geri Dön