Doğrusal regresyonda değişken seçimine bayesci yaklaşımların karşılaştırılması
Comparison of bayesian approaches to variable selection in linear regression
- Tez No: 97802
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDIN ERAR
- 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: 137
Özet
IV ÖZET Bu çalışmada, doğrusal regresyonda değişken seçimine Bayesci yaklaşımların karşılaştırılması, önsel bilginin süreç üzerindeki etkilerinin görülmesi ve kullanılan ölçütlerin yer aldığı özel bilgisayar yazılımının geliştirilmesi amaçlandı. Birinci bölümde Bayes yaklaşımlarının kullanım gerekçeleri ve çalışmanın amaçlan belirtildi. İkinci bölümde klasik değişken seçim ölçütleri, önsel bilgi türleri ve belirlenmesi ile değişken seçimine Bayes yaklaşımları anlatıldı. Üçüncü bölümde geliştirilen BARVAS adlı bilgisayar yazılımının genel özellikleri verilerek, kullanılan ölçüt ve yaklaşımlar yapay veriler aracılığıyla karşılaştırıldı. Sonuçların test edilmesi için gerçek veri kümeleri üzerinde yapılan uygulamalar verildi. Dördüncü bölümde yapay ve gerçek verilerle yapılan uygulama sonuçlan tartışıldı.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT In this study, it was aimed to compare the Bayesian approaches in the terms of variable selection in linear regression, state effects of prior information on the process and develop a specific software including criteria used. In the first part, the aims of study and the reasons of using the Bayesian approaches were indicated. In the second part, the criteria of classical variable selection, prior information types, their identification and Bayesian approaches to variable selection were presented. In the third part, the general specifications of developed software, named BARVAS, were explained and used criteria and approaches in the means of simulated data were compared. Moreover, the applications applied on real data groups were performed in order to test the results. In the fourth part, the results of application, that were being executed by means of real and simulated data, were discussed.
Benzer Tezler
- Bayesian variable selection in circular regression models using lasso
Dairesel regresyon modellerinde lassoya dayalı Bayesçi değişken seçimi
ONUR ÇAMLI
Doktora
İngilizce
2023
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEYNEP IŞIL KALAYLIOĞLU AKYILDIZ
PROF. DR. ASHİS SENGUPTA
- Lineer regresyonda değişken seçimi
Variable selection in the linear regression model
AZER ÖNCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR
- Comparison of regression methods to handle overfitting in machine learning
Makine öğreniminde aşırı uyum problemini çözmek için kullanılan regresyon yöntemlerinin karşılaştırılması
SHUBAR SAHIB JAWAD AL-KHAIAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ
- Ortaöğretim öğrencilerinin olumlu ve olumsuz mükemmeliyetçilik özellikleri ile gelecek beklentisi ve kariyer kaygısı ilişkisinin incelenmesi
Examination of the relationship between positive and negative perfectionism features and future expectations and career anxiety of secondary students
FATMA TUĞBA SAMANCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimSelçuk ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN BOZGEYİKLİ
- Lojistik regresyon analizi ve sigortacılık sektöründe bir uygulama
Logistic regression analysis and an application in insurance sector
BURAK TEZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
SigortacılıkMarmara ÜniversitesiSigortacılık Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. BAHADTİN RÜZGAR