Sağlam regresyonda değişken seçim ölçütleri
Variable selection criteria in robust regression
- Tez No: 97794
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERAR AYDIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 130
Özet
IV ÖZET Bu çalışmada, sağlam regresyon çözümlemesinde, normallikten sapmalar ve aykındeğer varlığında bağımlı değişkeni en iyi biçimde açıklayabilecek bağımsız değişkenler altküme seçimi amaçlandı. Birinci Bölüm' de konuya giriş yapılarak, çalışmada düşünülen regresyon modeli tanımlandı ve değişken seçiminin gerekçeleri belirtildi. İkinci Bölüm' de doğrusal regresyonda alışılagelen değişken seçim ölçütleri ve sağlam değişken seçim ölçütleri tanıtılarak, bu ölçütler ile ilgili yapılan çalışmalar anlatıldı. Üçüncü Bölüm' de en küçük kareler kestMcilerinin kullanıldığı Akaike Bilgi Ölçütü için Fisher Bilgisine dayalı bir düzeltme önerisinde bulunuldu. Dördüncü Bölüm'de amaca yönelik olarak bir benzetim çalışması yapıldı. Çalışmanın amacı doğrultusunda seçim ölçütlerinin hesaplatılabilmesi için S-Plus 4.0 Paket Programı yardımıyla bilgisayar programı hazırlandı. Çalışmada incelenen değişken seçim ölçütleri ele alman etkenler çerçevesinde karşılaştırıldı. Benzetim sonuçlarının geçerliliğini görmek amacıyla gerçek veri kümeleri üzerinde uygulamalar verildi. Beşinci Bölümde ise benzetim ve gerçek uygulama sonuçlan tartışıldı.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT The aim of this study is to select the subsets of independent variables, which explain dependent variables in the presence of outliers and possible departures from the normality assumption of the error distribution in robust regression analysis. In the first section, the regression model considered in this study is defined and the reasons of subset selection are given. In the second section, traditional variable selection criteria in linear regression and robust variable selection criteria are introduced. Besides, studies on this subject are mentioned. In the third section, it is proposed of a correlation based on Fisher information for Akaikes information criteria, which is, used for least squares estimators is proposed. In the fourth section, a related simulation study is performed. In this simulation study a program has been developed using S-Plus 4.0 package program. Variable selection criteria examined in this study are compared between each other with respect to specified factors. Applications of real data sets are used to see the validity of simulation results. In the fifth section, the simulation and results of real application are discussed.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesinde değişken seçim yöntemlerinin karşılaştırılması: Ev enerjisi tüketim tahmini
Comparison of variable selection in machine learning methods: Household energy consumption estimation
NURİ BERK URAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERAL ÇETİN
- Zaman serisi sınıflandırması için dalgacık dönüşümüne dayalı yeni bir yaklaşım
A novel approach for time series classification based on wavelet decomposition
ARZU FİDAN
Doktora
Türkçe
2024
İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVİN GÜLER DİNCER
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Kırsal alanda kamu hizmeti (eğitim ve sağlık) yer seçimi ölçütleri
Public service (education and health) in rural area and criteria of choosing place
SİNEM KAMİLOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Şehircilik ve Bölge PlanlamaKaradeniz Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALİHA E. AYDEMİR
- Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti
AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal
DERYA KANDAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR