Geri Dön

Aykırı gözlemlerin gruplar halinde varlığının çok değişkenli çoklu regresyon analizinde Bayesgil yaklaşım ile irdelenmesi

A Bayesian method to investigate group of observations which is in outlier in multivariate-multiple linear regression analysis

PDF İndir

  1. Tez No: 133419
  2. Yazar: UFUK EKİZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜSLİM EKNİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Gerçekleşmiş ancak gözlenemeyen hata, Gizleme ve Yanılgıya-Düşürme Problemleri, Aykırı Gözlem, Aykırı gözlemler, Bayes yaklaşımı, Regresyon analizi, Outlier observation, Bayes approach, Regression analysis
  7. Yıl: 2003
  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: Belirtilmemiş.

Özet

aykiri gözlemlerin gruplar halinde varliginin çok değişkenli çoklu regresyon analizinde bayesgil yaklaşim ile irdelenmesi (Doktora Tezi) Ufuk EKİZ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Mayıs 2003 ÖZET Çok değişkenli-çoklu regresyon analizinde, tesadüfi örneğin herhangi bir gerçeklenişinin aykırı gözlem içerip içermediğine ilişkin pek çok yöntem literatürde yer almaktadır. Bu tür gözlemlerin belirlenmesini sağlayacak bayesgil yaklaşımlar kabaca üç başlık altında toplanmaktadır. Bu başlıklardan birine uygun olarak, gerçekleşmiş ancak gözlenemeyen hatanın karesel formunun sonsal dağılımı üzerinden aykırı gözlemlerin tek tek irdelenmesi fikrine yönelik bayesgil bir yaklaşım, Varbanov(1998) tarafından ortaya atılmıştır. Tesadüfi örneğin herhangi bir gerçeklenişinde yer alan gözlemlerin tek tek aykırı olup olmadıklarının irdelenmesi, gizleme ve yanılgıya düşürme problemlerinin incelenmesi açısından yeterli değildir. Bu problemlerin varlığını ortaya koyabilmek, gözlemlerin gruplar halinde aykırı olup olmadıklarının irdelenmesi ile mümkün olabilmektedir. Bu amaçla Varbanov tarafından ileri sürülen yöntem, gruplar halinde gözlemlerin aykırı olduklarını irdelememize imkan verecek şekilde genişletilmiştir. Bilim Kodu : 406.01.01

Özet (Çeviri)

A BAYESIAN METHOD TO INVESTIGATE GROUP OF OBSERVATIONS WHICH IS AN OUTLIER IN MULTIVARIATE-MULTTPLE LINEAR REGRESSION ANALYSIS (Dr.Thesis) Ufuk EKİZ GAZİ UNIVERSITY INSTUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY May 2003 ABSTRACT In multivariate-muLtiple regression analysis, there are many methods in the literature to search whether there are outliers or not in the sample. Bayesian methods are used to and summarized in three groups. Varbanov(1998) proposed a bayesian method to investigate outlier observation individually. He proposed a posterior distribution for the mean squared error from of unobserved but realized error. To handle observations individually it is not satisfactory investigate masking and swamping problems. To show the presence of this problems, it is necessary to handle the observations as group to see whether the groups are outliers or not. Here, Varbanov's method is expanded to the multivariate-multiple regression and the expanded method is applied to the masking and swamping problems. Science Code : 406.01.01 Key Words ; Realizeted but unobserved error, Masking and Swamping Problems, outlier observation Page number : 85 Adviser : Prof.Dr.Müslîm EKNÎ

Benzer Tezler

  1. Tez No

    24236

    Güneş sisteminin dış gezegenleri Neptün ve Plutonun özellikleri

    Başlık çevirisi yok

    SEVAL DENİZ KARAHALİLOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Astronomi ve Uzay BilimleriEge Üniversitesi

    Astronomi ve Uzay Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEYNEP TUNCA

  2. Tez No

    80208

    Lojistik regresyon analizinin incelenmesi ve tıpta bir uygulaması

    Studies of the logistic regression analysis and its application on the medical data

    ATİLLA HALİL ELHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Tıbbi BiyolojiAnkara Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YILDIR ATAKURT

  3. Tez No

    217575

    Doğrusal regresyonda aykırı gözlemlerin teşhis yöntemleri

    Outlier detection methods in linear regression

    MEHMET HAKAN SATMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Ekonometriİstanbul Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENİS SINIKSARAN

  4. Tez No

    169685

    Standart süreli maksimum yağışlar için genelleştirilmiş şiddet-süre-tekerrür modelleri

    Generalized intensity-duration-frequency models for extreme rainfalls with standard durations

    ÖMER LEVEND AŞIKOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İnşaat MühendisliğiEge Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ERTUĞRUL BENZEDEN

  5. Tez No

    201822

    Metamodeling complex systems using linear and nonlinear regression methods

    Komplex sistemlerin doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon yöntemleriyle metamodellenmesi

    ELÇİN KARTAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İNCİ BATMAZ

    BAYINDIR KURAN

Geri Dön