Geri Dön

Exploring tail behavior in functional data: Cutting-edge quantile regression techniques

Fonksiyonel verilerde kuyruk davranışını keşfetmek: En ileri kantil regresyon teknikleri

  1. Tez No: 1019316
  2. Yazar: MÜGE MUTİŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FİLİZ KARAMAN, PROF. DR. UFUK BEYAZTAŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde, fonksiyon-fonksiyon doğrusal kantil regresyon modelinde regresyon katsayı fonksiyonunu doğru ve verimli bir şekilde tahmin etmek üzere tasarlanmış iki yenilikçi fonksiyonel kısmi kantil regresyon algoritması önerilmektedir. Önerilen algoritmalar, sonsuz boyutlu yanıt ve öngörücü değişkenleri sonlu boyutlu bir uzaya etkili bir şekilde yansıtmak için fonksiyonel kısmi kantil regresyon ayrıştırmasını kullanır. Bu çerçevede, kısmi kantil regresyon bileşenleri bir temel genişletme yaklaşımı kullanılarak yaklaşık olarak temsil edilir. Sonuç olarak, sonsuz boyutlu fonksiyon-fonksiyon doğrusal kantil regresyon modeli, bu kısmi kantil regresyon bileşenlerinden oluşturulan çok değişkenli bir kantil regresyon modeli kullanılarak yaklaştırılır. Önerilen tekniklerin etkinliğini değerlendirmek için bir dizi Monte Carlo deneyi gerçekleştirilmiş ve ampirik bir veri seti analiz edilmiştir. Bulgular, sonlu örneklem senaryolarında mevcut yöntemlere kıyasla üstün performans sergilendiğini göstermektedir. Ayrıca, uygulamayı kolaylaştırmak ve ilgili araştırmaları desteklemek amacıyla bir R paketi ffpqr geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, two innovative functional partial quantile regression algorithms are proposed, designed to accurately and efficiently estimate the regression coefficient function within the function-on function linear quantile regression model. Proposed algorithms utilize functional partial quantile regression decomposition to effectively project the infinite-dimensional response and predictor variables onto a finite-dimensional space. Within this framework, the partial quantile regression components are approximated using a basis expansion approach. Consequently, the infinite dimensional function-on-function linear quantile regression model is approximated using a multivariate quantile regression model constructed from these partial quantile regression components. To evaluate the efficacy of the proposed techniques, a series of Monte Carlo experiments is conducted and an empirical dataset is analyzed, demonstrating superior performance compared to existing methods in finite-sample scenarios. In addition, an R package ffpqr has been developed to facilitate implementation and support related research.

Benzer Tezler

  1. Akaryakıtla çalışan endüstriyel tav fırınlarında yanma, sıcaklık ve basıncın optimum kontrolu

    Optimum control of combustion temperature and pressure in industrial tempering furnaces working with fuel-oil

    MEHMET EROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YÜCEL ERCAN

  2. Renk görüntü teorisi ve televizyona uygulaması

    Theories of colour vision and their application to television

    MUSTAFA LAMİ TAPLAMACIOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ATİLLA ÖZMEN

  3. Çekirdeksiz kuru üzümde uygulanan politikanın Ege Bölgesinde üretim ve üretici açısından sonuçlarının değerlendirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    GÜVEN ÖZERİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    ZiraatEge Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN TALİM

  4. KY-89 zeolitinde asitlik dağılımının ve bazı hidrokarbonların etkin difüzyon katsayılarının gaz kromatografi ile tayini

    Başlık çevirisi yok

    SEZAİ ERDEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kimya MühendisliğiEge Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖNÜL GÜNDÜZ