Geri Dön

Çok değişkenli normal dağılımda hücresel minimum kovaryans determinant tahmin edicisi ve karşılaştırılması

Cellwise minimum covariance determinant and its comparison in the multivariate data

  1. Tez No: 965602
  2. Yazar: ALPEREN OZAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. OSMAN UFUK EKİZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Veriden sağlıklı çıkarımlar yapmayı engelleyen en önemli faktörlerden biri aykırı gözlemlerdir. Aykırı gözlemler, verinin genel yapısından farklı şekilde davranan, merkezden çok uzakta bulunan veya sonuçları ciddi şekilde etkileyen gözlemler olarak üç farklı şekilde tanımlanmaktadır. Aykırı gözlemler, En Çok Olabilirlik tahmin edicisini olumsuz etkilemektedir. Bu nedenle, sağlam tahmin ediciler tercih edilmektedir. Çok değişkenli veride, Minimum Kovaryans Determinant tahmin edicisi, aykırı değerlere karşı sağlam bir tahmin edicidir. Fakat, bu tahmin edici, veri matrisinde aykırı değerler içeren bir satırın tamamının çıkarılmasına dayanmaktadır. Oysaki, çıkarılan satırlarda bulunan diğer değişkenler bizim için faydalı bilgiler içerebilir. Bu nedenle, son zamanlarda yeni bir paradigma önem kazanmıştır. Aykırı değerleri hücresel bazda incelemek. Bu tezdeki amaç, Hücresel Minimum Kovaryans Determinant tahmin edicisini incelemek ve diğer tahmin edicilerle karşılaştırmaktır.

Özet (Çeviri)

One of the most important factors that prevent making sound inferences from data is outlying observations. Observations that behave different than general structure of data, observations that is remote from the center of the data, and observations that effects results severely can be described as outliers. Outliers negatively impact the maximum likelihood estimator. For this reason, robust estimators are preferred. In multivariate data, the Minimum Covariance Determinant is a robust estimator against outliers. However, this estimator is based on removing entire row that contains outlying values. However, other variables in the removed rows may contain useful information for us. Therefore, new paradigm has gained importance recently. Examining the outliers cellwise basis. The aim of this thesis is to examine the Cellwise Minimum Covariance Determinant estimator and compare it with other estimators.

Benzer Tezler

  1. Power allocation for cooperative NOMA systems based on adaptive-neuro fuzzy inference system

    Uyarlanabilir nöro bulanık çıkarım sistemine dayalı işbirlikli NOMA sistemleri için güç tahsisi

    MELİKE NUR ÜÇBAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  2. Gaz atomizasyonu ile metal tozu üretimi değişkenlerinin araştırılması

    Başlık çevirisi yok

    RAHMİ ÜNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    PROF.DR. SÜLEYMAN SARITAŞ

  3. Machine learning approach to quantification of intra-tumour heterogeneity using genomic, epigenomic and proteomic data

    Genomik, epigenomik ve proteomik verileri kullanarak tümor içi heterojenite nicelleştirmesine makine öğrenmesi yaklaşımı

    ERSİN ONUR ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR CAN TURNA

  4. Arazi örtüsü/arazi kullanımı simülasyonlarında konumsal doğrulama

    Locational validation of land cover/land use simulation

    AHMET EROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDE DEMİREL