Regresyon modellerinde parametre tahminlerinde kullanılan bazı linear programlama yöntemleri ve en küçük kareler yönteminin bilgisayar simulasyonu ile karşılaştırılması
Comparison of some linear programming procedures with least-square method as the estimators of the linear regression cofficients: A computer simulation
- Tez No: 16606
- Danışmanlar: PROF.DR. TAHSİN KESİCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Basit regresyon modeli, linear prog ramlama, en küçük fareler, mutlak sapmaların toplamının minimizasyonu, mutlak sapmaların maksimumunun mini mizasyonu, Doğrusal programlama, En küçük kareler yöntemi, Parametre tahmini, Regresyon modelleri, Linear programming, Least squares method, Parameter estimation, Regression models
- Yıl: 1991
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
iii. ÖZET Yüksek Lisans Tezi REGRESYON MODELLERİNDE PARAMETRE TAHMİNLERİNDE KULLANILAN BAZI LINEAR PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİ VE EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİNİN BİLGİSAYAR SİMULASYONU ÎLE KARŞILAŞTIRILMASI Duygu ÇELİK Ankara üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Zootekni Anabil im Dalı Danışman: Prof.Dr. Tahsin KESiCi 1991. Sayfa: 41 Jüri: Prof.Dr. Tahsin KESİCİ Prof.Dr. Alptekin Esin Doç. Dr. Orhan Kavuncu Bu çalışmada doğrusal regresyon modelindeki parametreleri tahmin eden bazı metodlar karşı laşt ırılmıştır. Bu metodlar en küçük kareler, mutlak sapmaların top lamının minimizasyonu ve mutlak sapmaların maksimumunun minimizasyonudur.Bu metodlardan son ikisi linear program lama tekniği ile çözülen metodlardır.Söz konusu paramet re tahmin metodları için. regresyon modellerinden sapma lar (hatalar) 100, 500, 1000 deneme 1 i k örnekler halinde bilgisayarda simulasyon tekniği ile üretilmiştir. Bu örnekler ortalaması sıfır, varyansı ise sırasıyla 100, 144, 225, 324 ve 441 olan normal dağılımlardan çekilmiş tir. Bu dağılımlar yardımı ile regresyon katsayıları (a,b) tahmin edilerek, bunların ortalama ve varyansları bulunmuştur. Elde edilen bu ortalama ve varyanslar metod- ların birbirleriyle karşılaştırılmasında kriter olarak kullanılmıştır. Söz konusu tahmin metodlarının, tahmin lerin ortalama ve varyansları dikkate alınarak karşılaş tırılmaları sonucu, en küçük kareler, tahmin metodunun ele alınan şartlarda diğer iki tahmine göre daha uygun bir me t od olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
iv ABSTRACT Masters Thesis COMPARISON OF SOME LINEAR PROGRAMMING PROCEDURES WITH LEAST-SQUARE METHOD AS THE ESTIMATORS OF THE LINEAR REGRESSION COFFICIENTS: A COMPUTER SIMULATION DUYGU ÇELİK Ankara University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Animal Science Supervisor : Prof.Dr. Tahsin KESİCİ 1991.Page: 41 Jury : Prof.Dr. Tahsin KESİCİ Prof.Dr. Alptekin Esin Assoc. Prof.Dr. Orhan Kavuncu In this study some methods that estimate the parameters in linear regression model were compared. These methods were least square, minimizing the sum of absolute deviations and minimizing the maximum absolute deviation. The last two of these methods are solved by linear programming techniques. For the error terms of the regression models samples were generated by computer simulation and replicated 100. 500, 1000 times. These samples are drawn randomly from normal distributions with the zero mean and variances 100, 144, 225. 324 and 441. Expected values of the regression coefficients (a.b) were estimated through these samples and then the mean and variances of this regression coefficients were calcu lated. These mean and variances are used as. criteria for the comparison of the methods with each other. The comparison of the estimation methods according to means and variances of the estimations show that least square method are better than the other two methods.
Benzer Tezler
- Açıklayıcı değişkenlerde hata olması durumunda regresyon modellerinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
TANER ERSÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖNİZ TOKTAMIŞ
- Ekometrik modellerde eşbütünleşme analizi ve uygulaması
Cointegration analysis and its application in econometric models
ÖZLEM YOLDAYÜRÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞENAY ÜÇDOĞRUK
- Varlık fiyatlama modelleri aracılığıyla dinamik portföy yönetimi
Dynamic portfolio management by using the asset pricing models
MUSTAFA ÖZÇAM
- Otokorelasyonlu hata terimli doğrusal olmayan regresyon modellerinde parametre tayini
Başlık çevirisi yok
SEZGİN AKSOY